transformer组成部分

Transformer是一种用于自然语言处理和其他序列任务的强大模型，它由以下几个主要组成部分构成：

1. Encoder（编码器）：编码器负责将输入序列转换为一系列隐藏表示。它由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制可以捕捉输入序列中的全局依赖关系，而前馈神经网络则可以对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。

2. Decoder（解码器）：解码器负责生成输出序列。它也由多个相同的层堆叠而成，每个层也包含两个子层：多头自注意力机制和多头注意力机制。多头自注意力机制用于捕捉解码器输入序列中的依赖关系，而多头注意力机制则用于对编码器输出序列进行注意力计算，以获取上下文信息。

3. 注意力机制（Attention）：注意力机制是Transformer中的关键组件，它允许模型在生成输出时对输入序列的不同位置进行加权关注。通过计算输入序列中每个位置与当前位置的相关性得分，并将这些得分作为权重，模型可以更好地理解输入序列的上下文信息。

4. 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer没有使用循环神经网络或卷积神经网络，它无法自动捕捉序列中的位置信息。因此，位置编码被引入到Transformer中，用于为输入序列中的每个位置提供位置信息。常用的位置编码方式包括正弦和余弦函数。

5. 残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）：为了避免模型训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题，Transformer使用了残差连接和层归一化技术。残差连接将输入与输出相加，使得模型可以更好地传递梯度信息。层归一化则用于对每个子层的输出进行归一化，以加速模型的训练和提高模型的泛化能力。