Transformer 教程

Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的重要模型。它由Google在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了显著的突破。Transformer模型的核心思想是自注意力机制，它能够有效地捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维向量表示，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含自注意力机制和前馈神经网络。

自注意力机制是Transformer模型的核心组件，它通过计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性得到每个位置的表示。具体来说，自注意力机制通过计算查询、键和值之间的相似度得到注意力权重，然后将注意力权重与值进行加权求和得到最终的表示。

除了自注意力机制，Transformer模型还引入了残差连接和层归一化等技术来加速训练过程和提高模型性能。残差连接可以避免梯度消失问题，层归一化则可以加速训练过程。

在实际应用中，Transformer模型可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成等任务。它在处理长文本和捕捉全局依赖关系方面具有优势，并且在训练和推理速度上也相对较快。