Transformer 架构

什么是 Transformer 架构？

Transformer 架构是一种革命性的深度学习模型架构，由 Google 在 2017 年通过论文《Attention Is All You Need》首次提出。它完全基于自注意力机制，摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构。

核心组件

• 自注意力机制（Self-Attention）：允许模型在处理序列时关注所有相关位置的信息
• 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行处理多个注意力头，捕获不同类型的依赖关系
• 位置编码（Positional Encoding）：为输入序列中的每个位置添加位置信息
• 前馈神经网络（Feed-Forward Network）：对每个位置的特征进行非线性变换

优势

• 并行计算能力强，训练速度快
• 可以处理长距离依赖关系
• 模型结构简单，易于理解和实现
• 可扩展性好，适合大规模预训练

应用场景

• 机器翻译
• 文本摘要
• 问答系统
• 代码生成
• 图像识别