Transformer块结构图

Transformer模型的基本结构图如下所示：

    Input
      ↓
   Embeddings
      ↓
  Positional Encoding
      ↓
   Transformer Blocks
      ↓
  Output

其中，Transformer由多个Transformer Blocks组成，每个Transformer Block由以下几个部分组成：

1. Self-Attention层（Self-Attention Layer）
2. 前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）
3. 残差连接（Residual Connections）
4. 层归一化（Layer Normalization）

在每个Transformer Block中，输入首先通过Self-Attention层进行自注意力计算，然后通过前馈神经网络层进行非线性转换。残差连接和层归一化被用于加速训练和提高模型的性能。