Transformer架构解析：从Attention到BERT

# 1. 简介

Transformer架构是一种基于注意力机制的神经网络结构，已经成为自然语言处理领域的重要里程碑。本章节将介绍Transformer架构的基本概念、发展历程以及本文后续内容的概述。

# 2. Attention机制原理

### 2.1 Attention的概念和背景
在自然语言处理领域，Attention机制是一种让神经网络能够在处理序列数据时，重点关注与当前任务相关的输入部分的方法。通过Attention机制，模型可以学习在不同时间步或位置上分配不同的注意力权重，从而提高模型在长距离依赖和序列建模任务中的性能。

### 2.2 Self-Attention机制详解
Self-Attention是一种特殊类型的Attention机制，它允许模型同时计算输入序列内不同元素之间的相关性，从而有效捕捉序列内部的依赖关系。Self-Attention的运算包括查询（query）、键（key）和值（value）的计算，通过将它们线性组合获得Attention权重，并根据权重对值进行加权求和，得到最终的Attention表示。

### 2.3 Multi-Head Attention的作用与优势
为了拓展Self-Attention的表达能力，Transformer模型引入了Multi-Head Attention机制。Multi-Head Attention通过引入多组不同的查询、键和值投影矩阵，将Self-Attention计算多次并独立进行，最后将多个Attention头的输出联合起来。这样能够使模型学习到不同子空间内的特征表示，提高模型对不同相关性的抽象能力，从而提升模型性能。

# 3. Transformer架构解读

Transformer架构是由Google在2017年提出的一种基于Self-Attention机制的深度学习模型，它在机器翻译等自然语言处理任务上取得了十分显著的效果。Transformer架构主要包括Encoder和Decoder两部分，下面我们将详细解读这两部分的结构和功能。

#### 3.1 Encoder和Decoder结构及功能

- **Encoder结构**：
- **Input Embeddings**：将输入的token序列转换为词嵌入向量。
- **Positional Encoding**：为输入的token序列加入位置编码信息。
- **Self-Attention Layer**：采用Self-Attention机制处理输入序列，捕捉各个位置之间的依赖关系。
- **Feed-Forward Neural Networks**：通过前馈神经网络进一步处理Self-Attention层的输出。

- **Decoder结构**：
- **Output Embeddings**：将输出的token序列进行词嵌入向量化。
- **Positional Encoding**：为输出的token序列加入位置编码信息。
- **Self-Attention Layer**：Decoder中也使用Self-Attention机制，但会对Encoder的输出进行Attention操作。
- **Encoder-Decoder Attention**：Decoder对Encoder的输出进行Attention操作，以获取输入序列的重要信息。
- **Feed-Forward Neural Networks**：利用前馈神经网络处理Self-Attention层和Encoder-Decoder Attention层的输出。

#### 3.2 Positional Encoding的作用与实现

在Transformer架构中，由于Self-Attention并不涉及序列的位置信息，为了使模型能够捕捉到序列中词语的顺序，引入了Positional Encoding。Positional Encoding是一种将序列中每个位置的信息进行编码的方法，常用的实现方式是通过在词嵌