transformer模型算子

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，其核心算子主要包括以下几个部分：

1. **自注意力（Self-Attention）**：这是Transformer最显著的特点，通过将输入序列映射到三个向量（Query、Key、Value），并通过softmax函数计算每个位置对其他所有位置的相对重要性，生成注意力权重，再通过这些权重与Value向量进行加权求和，形成上下文相关的输出。

2. **前馈神经网络（Feedforward Networks）**：在自注意力之后，每个注意力头会经过一层密集连接的FFN，通常包含两层全连接层，分别带有一个ReLU激活函数和一个线性变换。

3. **位置编码（Positional Encoding）**：为了捕捉序列信息的顺序，Transformer引入了额外的位置信息，作为输入的附加特征。

4. **Multi-head Attention**：同时使用多个注意力头（Head），能够捕捉不同方面的依赖关系，提高了模型的表达力。

5. **残差连接（Residual Connections）**：允许信息直接从输入传递到输出，结合Layer Normalization，有助于梯度传播和训练更深的网络结构。