transformer 原理

Transformer 是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，用于处理输入和输出是变长序列的任务，比如机器翻译、文本摘要、对话生成等。

Transformer 模型由编码器和解码器组成，每个编码器和解码器都由多个层堆叠而成。每个层都是由多头自注意力机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network, FFN）两个子层组成，并使用残差连接和层归一化来加速模型的训练和提高模型的泛化能力。

自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它可以在不同位置上关注输入序列的不同部分，从而捕捉序列之间的依赖关系。在自注意力机制中，输入序列中的每个元素都会与其它元素计算相似度得到一个权重值，然后根据权重值对所有元素求加权平均。多头自注意力机制则是将自注意力机制应用多次，并在每次应用时使用不同的权重矩阵进行计算，以捕捉不同的语义信息。

前馈神经网络则是用于对自注意力机制的输出进行处理，以捕捉更复杂的特征。

在解码器中，还使用了另外一种注意力机制，称为编码器-解码器注意力机制，用于对输入序列的信息进行加权，以便更好地生成输出序列。

总之，Transformer 模型通过自注意力机制和前馈神经网络的组合，实现了对变长序列的建模，并在多项自然语言处理任务中取得了优秀的结果。