Tranformer

Transformer是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的深度学习模型。它由Google的研究人员在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了显著的突破。

Transformer模型的核心思想是自注意力机制（self-attention），它能够在输入序列中建立全局的依赖关系。相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer能够并行计算，加快了训练速度。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器将输入序列映射为一系列高维向量表示，解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成目标序列。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

在自注意力机制中，每个输入向量都会与其他输入向量进行相似度计算，得到一个权重分布，然后将所有输入向量按照权重进行加权求和。这样每个输入向量都能够考虑到其他输入向量的信息，从而更好地捕捉上下文关系。

Transformer模型的优点包括：
. 并行计算：Transformer可以同时处理整个输入序列，加速了训练和推理的速度。
2. 长距离依赖：自注意力机制能够捕捉到输入序列中的全局依赖关系，有利于处理长距离依赖的任务。
3. 可扩展性：Transformer模型可以通过增加层数来增加模型的容量，适应更复杂的任务。