细说transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，由Google在2017年提出，并在机器翻译等任务上取得了很好的效果。

Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention mechanism），它能够将输入序列中的每个位置与其他位置进行交互，从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。

Transformer模型的整体架构包含编码器和解码器两部分，每个部分都由多个相同的层组成。编码器将输入序列映射为一组隐藏表示，解码器则将这些隐藏表示映射为输出序列。

每个层都由两个子层组成，分别是多头自注意力机制和全连接前馈神经网络。自注意力机制可以在不同的位置之间进行交互和信息传递，从而获取全局上下文信息；而全连接前馈神经网络则可以进一步提取和处理局部上下文信息。

在自注意力机制中，每个位置的表示都可以通过对序列上所有位置的表示进行加权平均得到，这个加权系数由一个注意力分布来计算，注意力分布本质上是一个向量，它的每个分量对应于不同位置的权重。通过对所有位置的表示进行加权平均，我们可以得到一个综合的表示，它可以更好地捕捉输入序列中的长程依赖关系。

总体来说，Transformer模型的引入和成功应用在NLP领域中，对于自然语言处理和文本生成任务有着非常重要的作用。