transformer工作原理

回答: Transformer是一种新颖的架构，用于解决序列到序列的任务，并处理长期依赖问题。它由编码器和解码器组成，通过层层堆叠实现全局的上下文建模，并捕捉输入序列中的长期依赖关系。\[3\] Transformer的工作原理主要包括以下几个关键步骤：
1. 位置编码和输入嵌入：将输入序列中的每个位置和词嵌入向量相加，以表示位置信息和词义信息。
2. 自注意力机制：通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，实现对输入序列的全局关联性建模。
3. 多头注意力：将自注意力机制应用多次，每次使用不同的注意力头，以捕捉不同的关注点。
4. 填充掩码：为了处理变长序列，使用填充掩码来屏蔽填充位置的注意力权重。
5. 残差连接和层归一化：在每个子层之后，使用残差连接和层归一化来加强模型的稳定性和训练效果。
通过这些步骤，Transformer模型能够有效地建模序列之间的关系，并在自然语言处理任务中取得出色的表现。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一文理解 Transformer 的工作原理](https://blog.csdn.net/AMDS123/article/details/94745143)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [transformer的原理](https://blog.csdn.net/landing_guy_/article/details/119007509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Transformer模型的原理和工作机制是什么？](https://blog.csdn.net/njhhuuuby/article/details/131378105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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