Transformer使用方法

Transformer是基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，最初由Google在2017年提出，主要用于处理序列数据，如文本和语音。在自然语言处理（NLP）领域，它被广泛应用于机器翻译、文本分类、文本生成等任务。下面是Transformer的一些主要使用方法：

1. **编码器-解码器结构**：Transformer的核心是编码器（Encoder）和解码器（Decoder），编码器将输入序列转换为一系列上下文向量，解码器则使用这些向量逐步生成输出序列。

2. **自注意力机制**：在Transformer中，每个位置的输入都与其他所有位置相互作用，计算出注意力权重，这样模型可以同时考虑全局上下文信息。

3. **位置编码**：由于标准的自注意力机制不保留顺序信息，通常会添加位置编码来表示词序。

4. **多层和残差连接**：Transformer包含多层自注意力和前馈神经网络（Feedforward Networks）的堆叠，并使用残差连接加速训练。

5. **训练过程**：使用反向传播算法优化模型参数，常见的优化器如Adam。对于序列到序列的任务，可能还需要Teacher Forcing策略。

6. **加载预训练模型**：对于大型Transformer模型（如BERT、GPT系列），可以利用预训练的模型参数进行微调，以适应特定下游任务。

相关问题：
1. Transformer相比于RNN有哪些优势？
2. 如何在Transformer中实现自注意力机制的计算？
3. 在哪些NLP任务中，Transformer表现特别出色？
4. 如何调整Transformer的层数和头数以平衡性能和计算资源？