通俗transformer

通俗来说，Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型。它被广泛应用于机器翻译、摘要生成、对话系统等任务中。

传统的序列模型（如循环神经网络）在处理长距离依赖时存在一些问题，而Transformer通过引入自注意力机制来解决这个问题。自注意力机制允许模型在生成输出时同时考虑输入序列中的不同位置，而不仅仅是依赖于顺序。

Transformer由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入序列编码为特征表示，解码器负责基于编码器的输出生成目标序列。它们都由多层的自注意力和前馈神经网络组成。

具体来说，编码器中的每个层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。自注意力机制通过计算输入序列中不同位置之间的相关性来生成特征表示。前馈神经网络则进一步处理这些特征。多头自注意力机制可以并行计算多个注意力表示，从而提高模型的表达能力和泛化能力。

解码器在每个时间步生成目标序列的一个元素，它也包含一个多头自注意力机制和一个编码器-解码器注意力机制，用于引入输入序列的信息。解码器还包含一个前馈神经网络，用于处理生成的特征表示。

Transformer的优点是能够处理长距离依赖关系，同时充分并行计算，加快了训练和推理速度。它在NLP领域取得了很大的突破，并成为了许多重要任务的基础模型。