Transformer 模型架构

Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型架构，其中包括编码器和解码器。编码器由多个Transformer Encoder block组成，每个block由多个子模块组成，包括self-attention、feed-forward neural network和add & norm模块。编码器的作用是将输入序列转换为一系列高级特征表示。解码器也由多个Transformer Encoder block组成，但在解码器中，还包括一个额外的self-attention层，用于处理解码器端的输入。Transformer模型的核心是self-attention机制，它能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。通过使用多头注意力机制，Transformer能够同时关注输入序列的不同部分，从而提高模型的表达能力。相比于传统的RNN/LSTM模型，Transformer具有并行计算的优势，能够更快地处理长序列数据，并且能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。因此，Transformer被认为是一种可以代替seq2seq模型的有效架构。\[1\]\[2\]
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- *1* *2* *3* [【自然语言处理】BERT,Transformer的模型架构与详解](https://blog.csdn.net/weixin_39574469/article/details/119737703)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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