transformer构建语言模型的关键技术

Transformer是一种用于构建语言模型的关键技术，它在自语言处理领域取得了巨大的成功。以下是Transformer构建语模型的关键技术：

1. 自注意力机制（Self-Attention）：自注意力机制是Transformer的核心组成部分。它通过计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性得分，从而为每个位置生成一个加权表示。这种机制使得模型能够同时考虑到输入序列中的所有位置信息，从而更好地捕捉上下文关系。

2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention）：为了进一步提升模型的表达能力，Transformer引入了多头注意力机制。它通过将自注意力机制应用多次，并在每次应用时使用不同的线性变换，从而得到多个注意力表示。这些多个表示经过拼接和线性变换后，形成最终的注意力表示。

3. 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，无法直接捕捉到输入序列中的位置信息。为了解决这个问题，Transformer引入了位置编码。位置编码是一种将位置信息嵌入到输入序列中的方法，它通过在输入向量中添加一个表示位置的向量来实现。

4. 堆叠编码器（Stacked Encoder）：Transformer使用多个编码器层来逐步取输入序列的特征。每个编码器层由两个子层组成，分别是多头自注意力机制和前馈神经网络。堆叠多个编码器层可以增加模型的深度，从而提高模型的表达能力。

5. 位置前馈神经网络（Position-wise Feed-Forward Network）：每个编码器层都包含一个位置前馈神经网络，它由两个全连接层组成。位置前馈神经网络在每个位置上独立地进行操作，从而增加了模型的非线性能力。