，特别是Transformer架构，这是

Transformer架构是一种深度学习模型，最初由Google Brain团队在2017年提出的，用于自然语言处理任务，特别是在机器翻译（Machine Translation）中取得突破性成果[^4]。它主要通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）替代传统的循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs），使得模型能够并行处理序列中的每个位置，显著提高了计算效率。

核心思想是引入了多头注意力（Multi-Head Attention），允许模型从不同的角度关注输入序列的不同部分，这些头部可以同时处理全局上下文信息[^5]。Transformer模型还包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，编码器负责对输入序列进行建模，而解码器则负责生成输出序列，两者之间通常通过点积注意力（Point-wise Attention）进行通信[^6]。

要演示Transformer的基本结构，我们可以简化为以下几个步骤[^7]:
1. 输入嵌入（Input Embedding）：将单词或字符映射到密集向量空间。
2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：多次应用注意力机制来捕捉不同级别的依赖关系。
3. 前馈神经网络（Feedforward Networks）：执行非线性变换以提取更深层次的特征。
4. 位置编码（Positional Encoding）：为模型添加序列顺序信息。
5. 编码器和解码器迭代：对于编码器，处理整个输入序列；对于解码器，逐步生成输出序列，每次只看到前面的部分。

- Encoder:

for _ in range(num_layers):
output = self.encoder_layer(output)

- Decoder:

for _ in range(num_layers):
output = self.decoder_layer(input, encoder_output, mask)

这里的`self.encoder_layer`和`self.decoder_layer`通常包括上述步骤的组合。