Transformer模型的结构

Transformer模型是基于自注意力机制（self-attention mechanism）的一种深度学习架构，它在自然语言处理任务中取得了突破性进展，尤其是在机器翻译（Machine Translation, seq2seq任务）上[^1]。其核心结构包括以下几个关键部分：

1. **编码器（Encoder）**：输入序列通过多层自注意力层（Self-Attention Layers）、前馈神经网络（Feedforward Networks）以及位置嵌入（Positional Embeddings）进行处理，每一层都独立计算每个词对之间的关系。

2. **解码器（Decoder）**：类似于编码器，但有额外的条件自注意力（Conditional Self-Attention），允许它只看到前面生成的单词，以生成下一个预测词。解码器也包含自注意力和前馈层。

3. **多头注意力（Multi-Head Attention）**：将注意力分成多个不同的“头”来处理不同类型的依赖关系，提高了模型的表达能力。

4. **残差连接（Residual Connections）**：允许信息直接传递到下一层，有助于梯度流动并加速训练。

5. **归一化（Layer Normalization）**：在每层前后应用，帮助稳定梯度和加快收敛。

在PyTorch中，如`seq2seq_transformer.py`文件所示，实现了上述组件的组合，构建了一个完整的Transformer模型用于序列到序列的任务。这个模块通常会接受源语言的句子作为输入，经过编码器转换为上下文向量，然后由解码器逐步生成目标语言的句子。