Transformer 模型的核心机制是

Transformer 模型是一种基于自注意力机制的序列到序列模型它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。其核心机制包括以下几个方面：

1. 自注意力机制（Self-Attention）：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力机制通过计算每个位置与其他位置的相关性得分，然后将这些相关性得分作为权重对输入序列进行加权求和，从而获得每个位置的表示。

2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention）：为了增强模型的表达能力，Transformer 使用多个独立的自注意力机制，称为多头注意力机制。每个注意力头都学习到不同的相关性表示，然后将它们拼接在一起，通过线性变换得到最终的注意力表示。

3. 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer没有使用循环神经网络或卷积神经网络，无法直接捕捉到输入序列中的位置信息。为了解决这个问题，Transformer 使用位置编码来为每个位置添加一个固定的向量表示，使得模型能够感知到输入序列中不同位置的顺序关系。

4. 编码器-解码器结构（Encoder-Decoder Architecture）：Transformer 模型通常用于序列到序列的任务，如机器翻译。它由一个编码器和一个解码器组成。编码器负责将输入序列编码为一系列表示，解码器则根据编码器的输出和之前的预测来生成目标序列。

5. 残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）：为了缓解训练深层网络时的梯度消失和梯度爆炸问题，Transformer 使用了残差连接和层归一化。残差连接允许信息在网络中直接跳过一些层，层归一化则对每个子层的输入进行归一化，使得模型更加稳定和易于训练。