Transformer 全文

Transformer 是一种基于注意力机制的序列到序列模型，由 Vaswani 等人于 2017 年提出。它在自然语言处理任务中取得了很大的成功，尤其是在机器翻译领域。

传统的序列模型中，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），存在着信息传递受限、并行计算困难等问题。而 Transformer 采用了自注意力机制（self-attention）来解决这些问题。

自注意力机制允许模型在计算输出时，同时考虑输入序列中的所有位置。它通过计算每个位置与其他位置之间的关联度来为每个位置分配权重，从而实现对输入序列的全局关注。这使得 Transformer 能够在每个位置进行并行计算，极大地提升了计算效率。

Transformer 模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转化为一系列高维特征表示，解码器则根据这些特征表示生成目标序列。编码器和解码器都由多层堆叠的注意力机制和前馈神经网络组成。

除了机器翻译，Transformer 还在其他自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成果，如文本生成、摘要生成、问答系统等。它的出现引领了自然语言处理领域的发展，并成为了当前最先进的模型之一。