7. Transformer

### Transformer 模型概述

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型架构，旨在处理序列数据中的长期依赖关系。不同于传统的循环神经网络（RNN），该模型完全摒弃了递归结构，转而采用多头自注意力机制来捕捉输入序列内部的关系[^1]。

#### 架构特点

核心组件包括编码器和解码器两部分：

- **编码器**由若干相同结构的层堆叠而成，每层主要包含两个子层：一个多头自注意机制模块以及一个简单的全连接前馈网络；

- **解码器**同样由多个相同的层组成，除了具有与编码器类似的子层外，还额外增加了一个用于关注来自编码器输出的关注层；

为了便于训练更深层次的网络并缓解梯度消失问题，在每个子层之后均加入了残差连接及层归一化操作[^3]。

import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer

class SimpleBert(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleBert, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        return outputs.last_hidden_state

此代码片段展示了如何使用 Hugging Face 的 `transformers` 库快速搭建一个基础版 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，它是一种预训练的语言表示方法，属于 Transformer 家族的一员。

### 应用实例

在自然语言处理领域内，Transformers 已经成为许多任务的标准解决方案之一，特别是在机器翻译方面表现尤为突出。通过引入大规模平行语料库作为训练集，并借助强大的计算资源支持下，能够有效提升跨语言之间的转换质量，使得最终产出的结果既准确又通顺。