transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解

transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解

关键词：Transformer, 自注意力机制, 编码器-解码器, 预训练, 微调, NLP, 机器翻译

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作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

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1. 背景介绍

1.1 问题的由来

自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。传统的NLP任务如机器翻译、文本分类等，大多采用基于短语的统计模型，如统计机器翻译（SMT）和条件随机场（CRF）。然而，这些模型的性能往往受到语言复杂性和数据量的限制。

随着深度学习技术的快速发展，神经网络在NLP领域的应用取得了显著成果。然而，早期的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在处理长距离依赖和并行计算方面存在缺陷。

为了解决这些问题，Google Research于2017年提出了Transformer架构，彻底颠覆了NLP领域的传统模型。Tran