transformer解读

Transformer 是一种用于自然语言处理和其他序列转换任务的深度学习模型架构。它在2017年由 Vaswani 等人提出，通过引入自注意力机制和多头注意力机制，取得了显著的成果。

Transformer 的核心思想是完全基于注意力机制的模型，它不依赖于循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 进行序列建模。该模型的输入和输出都是由嵌入向量组成的序列，例如单词或字符。Transformer 由编码器和解码器组成，每个部分都是堆叠的自注意力和前馈神经网络层。

编码器将输入序列转换为上下文感知的编码表示，解码器则根据编码器的输出和之前生成的部分目标序列来生成最终的输出序列。自注意力机制使得模型能够在输入序列中建立全局的依赖关系，每个位置对整个序列进行关注。多头注意力机制则允许模型同时关注不同表示子空间中的不同信息。这些机制共同提供了强大的建模能力，使得 Transformer 在翻译、摘要、对话生成等任务中表现出色。

除了自注意力和前馈神经网络层，Transformer 还引入了残差连接和层归一化等技术，用于缓解训练过程中的梯度消失和表达能力不足的问题。此外，Transformer 还使用了位置编码来保留输入序列中的顺序信息。

总结来说，Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，通过自注意力和多头注意力机制实现了对序列数据的建模。它在自然语言处理任务中取得了显著的突破，并成为了当前最先进的模型之一。