Transformer理解

Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型架构，由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中首次提出。它在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的成功，成为许多先进模型（如 BERT、GPT 系列、T5 等）的基础架构。以下是对 Transformer 的详细理解：

1. Transformer 的核心概念

2. 解码器（Decoder）

解码器也由多个相同的层（通常称为“解码器层”）堆叠而成，每层包含以下组件：

3. 输出层（Output Layer）

4. 交叉注意力（Cross Attention）

交叉注意力是解码器中的一个重要机制，它允许解码器的每个位置关注编码器的输出。具体来说：

 5. 工作流程

• 自注意力机制（Self-Attention）：Transformer 的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列中的每个元素时，动态地关注序列中的其他元素。这种机制使得模型能够捕捉序列中元素之间的全局依赖关系。

• 编码器-解码器架构（Encoder-Decoder Architecture）：Transformer 由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入序列转换为高级表示，解码器负责根据编码器的输出生成目标序列。

• ！对Transformer架构的解释！（最下面有图，按照图理解）

• 1. 编码器（Encoder）

  编码器由多个相同的层（通常称为“编码器层”）堆叠而成，每层包含以下组件：

• 输入嵌入（Input Embedding）：将输入序列（如单词或字符）转换为固定维度的向量表示。

• 位置编码（Positional Encoding）：为每个输入向量添加位置信息，使模型能够处理序列的顺序。

• 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：

  • 查询（Query）、键（Key）、值（Value）&