transformer 原理详解

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的深度学习模型，由Google在2017年提出的Transformer模型首次引入，它在处理序列数据如自然语言文本时展现出了强大的性能，特别是在机器翻译任务上，显著超越了传统的循环神经网络（RNNs）和长短时记忆网络（LSTMs）。

核心原理包括以下几个部分：

1. **自注意力机制**（Self-Attention）：它允许模型直接对输入序列中的每个位置与其他所有位置建立关联，不需要像RNN那样依赖于线性的顺序。通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的相似度，生成一个注意力权重分布，再将这个分布与值相乘得到新的表示。

2. **编码器-解码器架构**：Transformer通常由两部分组成，编码器用于处理输入序列，将其转换为一系列固定长度的向量；而解码器则逐步生成输出序列，同时利用编码器的输出作为上下文信息。

3. **多头注意力**（Multi-head Attention）：将自注意力分成多个独立的“头部”并行计算，然后将结果拼接起来，这有助于捕捉不同层次的关注点。

4. **位置嵌入**（Positional Encoding）：由于自注意力忽视了元素的相对顺序，通过添加位置信息到输入向量，让模型能够理解词序。

5. **残差连接和层归一化**：这两种技术帮助模型更好地学习深层结构，使得信息更容易通过网络传递。