Transformer：超越RNN的并行与顺序捕获架构

Transformer即将取代RNN结构，因为它解决了RNN在处理序列数据时的局限性。RNN由于其递归结构，难以并行化，这限制了在GPU上的高效利用，尤其是对于长序列，信息容易在编码过程中丢失。而相比之下，CNN虽能并行处理，但无法捕捉全局信息，需要多次遍历和多层卷积。 Transformer的核心创新在于引入了自注意力机制（Attention is All You Need），这一机制使得模型能够直接处理输入序列中的相对关系，而不仅仅是依赖于固定的位置信息。编码器部分首先通过词嵌入（将词汇转换为密集向量）和位置嵌入（为每个位置赋予一个特定的向量，反映其在序列中的相对位置）来增强输入的表示。接着，通过残差连接和层归一化（Residual Connections and Layer Normalization）缓解深层网络中的梯度消失和爆炸问题，并保持网络稳定性。 其中，Multi-head注意力机制是Transformer的关键组件，它允许模型同时关注输入的不同方面或多个位置，提高了模型对复杂序列关系的理解。这种机制通过将注意力分散到多个头部（heads）来实现，每个头部处理输入的不同部分，最后将结果整合。这显著提升了Transformer在诸如机器翻译、文本生成等任务中的性能。 由于Transformer的这些优势，它在自然语言处理领域取得了显著的成功，尤其是在大规模预训练模型如BERT、GPT系列中，已经成为处理序列数据的标准架构。与RNN相比，Transformer不仅提供了更快的计算速度，还能更好地保留长序列信息，从而有望在未来更多地替代RNN结构。