详细解释Transformer架构

Transformer是一种深度学习模型，由Google在2017年提出，主要用于自然语言处理（NLP）任务中，特别是机器翻译和文本生成。它的核心特点是自注意力机制（Self-Attention），这使得模型能够在处理序列数据时关注输入中的全局上下文，而不仅仅是局部信息。

Transformer架构主要包括以下几个关键部分：

1. **编码器（Encoder）**：包含多个编码器层，每个层包含多头自注意力（Multi-Head Attention）模块，以及前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FFN）。自注意力模块允许不同位置的输入直接相互交互，而FFN则提供非线性变换和增深模型的能力。

2. **自注意力机制（Self-Attention）**：这个模块通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的相似度来决定每个位置的重要性，生成注意力权重，然后对值进行加权求和，生成新的表示。

3. **多头注意力（Multi-Head Attention）**：将自注意力拆分成多个头部，每个头部处理不同类型的特征，增加了模型的表达能力。

4. **位置编码（Positional Encoding）**：为了保留输入序列的顺序信息，即使在无序的数据（如词嵌入）中，也会添加一些位置相关的向量。

5. **解码器（Decoder）**：与编码器类似，但添加了另一个自注意力层，通常有掩码（Masking）来避免模型看到未来的时间步信息。此外，还可能有前向和后向的自注意力，以及与编码器的注意力交互。

6. **残差连接（Residual Connections）**：每个层前后都有残差连接，允许信息在网络中更顺畅地流动，有助于梯度传播。

Transformer由于其高效的信息处理能力和并行计算的优势，在诸如文本分类、情感分析、文本摘要、对话系统等众多NLP任务中取得了显著成就。它的成功也推动了其他领域的研究，如计算机视觉中的自注意力结构，如ViT（Vision Transformer）。