transformer处理自然语言

Transformer是一种深度学习模型，由Google在2017年提出，它在自然语言处理（NLP）领域引起了革命性的变化，特别是在机器翻译、文本分类、问答系统等任务上表现出色。Transformer的核心是自注意力机制，它摒弃了传统的RNN（循环神经网络）结构，转而使用全连接的方式处理序列数据。

1. 自注意力机制：Transformer引入了自注意力层，每个位置的输入都会与其他所有位置的输入进行交互，这使得模型能够捕捉到长距离依赖关系，解决了RNN中的梯度消失或梯度爆炸问题。

2. 多头注意力：多个注意力头并行处理输入，可以从不同角度捕捉信息，提高了模型的表达能力。

3. 基于位置的编码：为了保留时间顺序信息，Transformer使用了位置编码，如 sinusoidal encoding，这些编码被添加到词嵌入中。

4. 编码器-解码器结构：对于序列到序列的任务，如机器翻译，模型由编码器和解码器两部分组成，编码器负责理解和编码源语言，解码器则基于编码后的信息生成目标语言。