Transformer架构

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它是由Google团队在2017年提出的。与传统的循环神经网络（RNN）模型不同，Transformer模型基于注意力机制（Attention Mechanism）来处理序列数据。

Transformer模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器和解码器的架构都是由多层Transformer Blocks组成。每个Transformer Block都包含了多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）两个模块，并使用了残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）等技术来加速训练和提高模型的性能。

在编码器中，输入的序列经过多层Transformer Blocks的处理后，得到了一系列的特征表示，这些特征表示可以用于各种下游任务，如文本分类、机器翻译等。在解码器中，通过使用编码器的输出和目标序列的历史信息，生成出相应的目标序列。

Transformer模型的优点是能够处理长文本序列，同时在训练时可以并行化，因此可以大大缩短训练时间。该模型在自然语言处理领域取得了非常好的效果，成为了目前最先进的自然语言处理模型之一。