transformer模型的工作原理

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google在2017年提出的Transformer模型在机器翻译领域取得了革命性的突破。其工作原理主要包括以下几个关键步骤：

1. **编码器（Encoder）**：输入序列通过一系列的多头注意力（Multi-Head Attention）层，每个注意力层会同时考虑所有位置之间的依赖关系，生成一个表示整个输入序列的上下文向量。

2. **多头注意力**：它将注意力分散到多个独立的“头”上，每个头处理输入的不同方面，然后将结果合并。这有助于捕捉更复杂的长距离依赖。

3. **前馈神经网络（Feedforward Networks）**：在注意力层之后，通常会添加一层或多层全连接层，用于进一步提取特征。

4. **残差连接（Residual Connections）**：允许信息直接从输入跳过几个层传递到输出，加速训练并缓解梯度消失的问题。

5. **自回归限制（Masking）**：在解码阶段，为了保持预测的顺序，前一时刻的隐藏状态会被遮蔽，避免看到后续的信息。

6. **解码器（Decoder）**：如果用于生成任务，如语言模型或机器翻译，解码器会有类似编码器的结构，但额外包含一个自注意力机制，以及一个与编码器交互的前馈部分。