"Transformer详解：从Attention到NLP领域经典模型"

本课件是对论文“Attention is all you need”的导读与NLP领域经典模型Transformer的详解。通过介绍传统Seq2Seq模型及Attention，引入Transformer模型，并对其架构进行宏观微观的解读。然后详细介绍Transformer每一步的工作流程，最后给出Transformer在训练阶段的细节提要，以及推理阶段的解码策略等内容。 Seq2Seq模型是一种广泛应用于机器翻译、摘要生成等任务的神经网络模型。它由编码器和解码器两部分组成，通过编码器将输入序列编码成固定长度的向量，再通过解码器生成目标序列。而Attention机制则是一种用于提高神经网络对长距离依赖性建模能力的方法，它允许模型在生成每个目标词时，对输入序列中不同位置的信息赋予不同的注意力权重。 Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络，完全由自注意力机制构成。Transformer模型的核心是多头注意力机制和前馈神经网络，它能够并行计算所有位置的输入表示，大大加速了模型的训练和推理过程。 在详细介绍了Transformer模型的架构之后，课件对Transformer每一步的工作流程进行了解读。首先是输入的嵌入表示，接着是位置编码的添加，然后是多头注意力机制的计算，再到前馈神经网络的处理，最后是残差连接和层归一化的操作。这些步骤共同构成了Transformer模型的核心计算流程，理解这些步骤对于深入理解Transformer模型至关重要。 在介绍了Transformer模型的工作原理之后，课件给出了Transformer在训练阶段的细节提要。这包括了损失函数的定义、参数的初始化、学习率的调度等内容。同时，课件还详细介绍了Transformer在推理阶段的解码策略，包括了贪婪解码、束搜索解码等常用方法。 总之，本课件通过对“Attention is all you need”论文的导读与NLP领域经典模型Transformer的详解，帮助学习者全面理解了Transformer模型的工作原理及其在训练和推理阶段的具体操作。对于从事自然语言处理和相关领域研究的同学和专业人士来说，本课件具有非常重要的参考价值。