Transformer模型结构

Transformer是一种深度学习模型，由Google在2017年提出的Transformer架构彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，特别是在序列到序列的任务中，如机器翻译和文本生成。它的核心是自注意力机制（Self-Attention），而不是传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）中的递归或局部连接。

Transformer模型结构主要包括以下几个关键部分：

1. **编码器（Encoder）**：输入序列经过一系列嵌入层（Embedding Layer），然后通过多个编码器层。每个编码器层包括自注意力模块（Self-Attention）、前馈神经网络（Feedforward Network）以及残差连接（Residual Connections）和Layer Normalization。

2. **自注意力机制**：它允许模型同时考虑输入序列中所有位置的信息，而不是像RNN那样按顺序处理。这通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）的相似度矩阵来实现，从而找出不同位置之间的关联。

3. **解码器（Decoder）**：在编码器生成的上下文向量的基础上进行操作，同样包含多层编码器，但增加了自注意力模块的一种变体（称为“自注意力掩码”），以避免模型看到未来的信息。

4. **多头注意力（Multi-Head Attention）**：将自注意力分为多个子空间进行，增强了模型对输入表示的多样性。

5. **位置编码（Positional Encoding）**：为原始输入添加位置信息，因为自注意力机制不保留序列的顺序。

6. **残差块（Residual Blocks）**：有助于梯度传播和模型训练过程中的稳定性。

Transformer因其高效并行化处理的能力，以及在长序列任务中的优秀表现而受到广泛青睐，并已扩展到许多其他领域，如计算机视觉（Vision Transformer, ViT）和音频处理。