transformer模型换注意力

Transformer模型是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。这种模型在序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）的任务中表现出色，特别是在自然语言处理领域，如机器翻译和文本生成。

注意力机制的核心思想是每个输入元素（通常是一个词或子词）都会与其他所有元素进行计算，以得到一个加权和，这个加权和反映了输入中与当前元素相关的部分。在Transformer中，注意力模块分为三个主要部分：

1. **Query, Key, Value**: 输入序列被转换成查询（Query）、键（Key）和值（Value），分别用于计算注意力权重、寻找相似度以及获取信息。

2. **Softmax Attention**: 使用查询和键的点积作为相似度分数，然后通过softmax函数归一化这些分数，得到每个位置对其他位置的注意力权重。

3. **自注意力（Self-Attention）**: 如果查询、键和值来自同一个序列，这就是自注意力，它允许模型同时考虑上下文中的全局信息。

Transformer模型通过堆叠多层自注意力和前馈神经网络（Feedforward Networks），实现了对整个输入序列的并行处理，而不仅仅是依赖于局部上下文。这使得Transformer模型能够捕捉长距离依赖，并在诸如Transformer-XL和BERT这样的变体中进一步改进了注意力机制，比如引入了位置编码和掩码等技巧。

**相关问题--:**
1. Transformer模型如何处理长距离依赖？
2. 位置编码在Transformer中的作用是什么？
3. Transformer与其他RNN模型相比有哪些优势？