Transformers架构

Transformers架构是一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人提出，并在BERT模型的出现后得到了广泛应用和发展。该架构的核心思想是使用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中的上下文信息。

Transformers架构主要由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列转换为高维表示，而解码器则根据编码器的输出生成目标序列。每个编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成。

在编码器中，每个层都包含了一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。自注意力机制允许模型在处理输入序列时，能够同时关注到序列中的不同位置，并且根据上下文动态地调整每个位置的重要性。前馈神经网络则负责对每个位置的表示进行非线性变换。

在解码器中，除了编码器的结构外，还引入了一个额外的多头自注意力机制，用于对编码器输出的表示进行进一步的关注。这样可以帮助模型更好地理解输入序列和生成目标序列之间的关系。

Transformers架构的优势在于它能够处理长文本序列，并且能够并行计算，因此在训练和推理速度上具有较大的优势。它在多个NLP任务上取得了显著的性能提升，如机器翻译、文本分类、命名实体识别等。