transformer模型架构流程图

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，主要用于处理序列数据，比如自然语言理解和生成任务。它的核心结构可以分为以下几个步骤：

1. **输入嵌入**：首先将文本转换成一系列的词或字符向量，通过词汇表编码每个单词到特定的数值表示。

2. **位置编码**：为了保留词语之间的顺序信息，除了词嵌入外，还会添加位置编码向量。

3. **多层自注意力模块**（Self-Attention Layer）：这是Transformer的核心部分，它会计算所有输入元素之间的注意力权重，并根据这些权重加权求和，形成新的上下文向量。这个过程允许模型在处理长距离依赖时表现优秀。

4. **前馈神经网络（FFN）**：经过自注意力层之后，接着是一个全连接层（Feedforward Network），对自注意力层的结果进行进一步变换。

5. **残差连接和层归一化**：这两个组件帮助信息在网络中流动，并防止梯度消失或爆炸。残差连接是指直接连接原始输入到当前层的输出，而层归一化是对每一层的输出进行标准化。

6. **堆叠多层**：上述步骤会在多层Transformer块中重复，每增加一层，模型可以学习更复杂的表示。

7. **输出阶段**：最后一层通常会经过线性变换和softmax函数（对于分类任务）或直接输出（对于生成任务），得到最终的预测结果。