transformer简易图示

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型。它由编码器和解码器组成，其中编码器用于将输入序列编码为一系列隐藏表示，而解码器则将这些隐藏表示解码为输出序列。

下面是一个简易的Transformer图示：

输入序列 -> 编码器 -> 解码器 -> 输出序列

编码器由多个相同的Transformer块组成，每个块都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制允许模型在编码过程中关注输入序列中的不同位置，以便更好地捕捉上下文信息。前馈神经网络则用于对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。

解码器也由多个相同的Transformer块组成，但在解码器中，自注意力机制被修改为只能关注前面的位置，这样可以确保生成输出序列时不会使用未来的信息。

通过多个Transformer块的堆叠，Transformer模型能够在输入序列和输出序列之间建立起复杂的关系，从而实现高质量的翻译、摘要等任务。