怎么了解Transformer架构？

了解Transformer架构，可以按照以下步骤进行：

1. 了解自注意力机制（self-attention mechanism），这是Transformer中最重要的组成部分之一。自注意力机制可以将输入序列中的每个元素与其他元素进行比较，并根据它们之间的相似性分配权重。

2. 了解Transformer的编码器和解码器架构。编码器将输入序列编码为隐藏状态表示，而解码器使用该表示生成输出序列。编码器和解码器都由多个堆叠的自注意力层和前馈神经网络层组成。

3. 学习如何进行输入嵌入（input embedding）和输出嵌入（output embedding）。嵌入层将输入和输出序列中的每个元素映射到一个高维空间中的低维向量表示。

4. 理解Transformer中的位置编码（position encoding）。由于Transformer没有使用循环神经网络，因此需要一种方式来将序列中的位置信息引入模型。位置编码是一种向嵌入层添加位置信息的方法。

5. 了解如何进行模型训练和推理。Transformer模型通常使用带有掩码的交叉熵损失函数进行训练，并使用贪心搜索或集束搜索进行推理。

以上是了解Transformer架构的一些基本步骤，希望对你有帮助。