transformer模型结构

Transformer模型是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它在机器翻译任务中首次被提出并取得了巨大成功。Transformer模型的核心思想是完全基于自注意力机制（self-attention）来建模输入序列之间的依赖关系，而不依赖于传统的循环神经网络或卷积神经网络。

Transformer模型的结构主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入序列进行编码，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。

编码器由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，它通过计算每个位置与其他位置的相关性得到一个加权表示。前馈神经网络则对每个位置的表示进行非线性变换。

解码器也由多个相同的层堆叠而成，每个层除了包含编码器层的两个子层外，还包含一个额外的自注意力机制子层，用于对解码器输入序列进行自注意力计算。此外，解码器还引入了一个编码器-解码器注意力机制子层，用于对编码器输出序列和解码器输入序列之间的相关性进行计算。

Transformer模型的优势在于能够并行计算，加速训练和推理过程。此外，自注意力机制能够捕捉长距离依赖关系，使得模型在处理长文本时表现更好。