Transformer 初探

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，由Vaswani等人于2017年提出。它采用了一个包含输入部分、编码器部分和解码器部分的总体架构。

输入部分包括文本嵌入层及其位置编码器，负责将输入的文本转化为模型可以处理的向量表示。编码器部分由多个编码器层堆叠而成，每个编码器层都包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制通过共享参数实现多个头之间的信息交互，从而捕捉到更多的上下文信息。前馈神经网络则用于捕捉当前位置的信息，以弥补自注意力机制在捕捉位置信息方面的不足。解码器部分与编码器类似，也是由多个解码器层堆叠而成，每个解码器层包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。

Transformer模型实现的关键点在于自注意力机制、多头自注意力机制、前馈神经网络以及位置编码等。在自注意力机制中，模型通过计算输入序列中每个位置的表示向量之间的点积来计算注意力权重，然后使用这些权重对输入序列进行加权求和，以得到每个位置的表示向量。多头自注意力机制通过将多个头部的注意力权重进行拼接，以捕捉更多的上下文信息。前馈神经网络则通过捕捉当前位置的信息，以弥补自注意力机制在捕捉位置信息方面的不足。位置编码则用于给输入序列中的每个位置添加独特的表示向量，以捕获位置信息。

总体来说，Transformer模型通过采用自注意力机制和前馈神经网络相结合的方式，有效地捕捉了上下文信息，并且具有较好的处理长距离依赖关系的能力，因此在NLP领域得到了广泛的应用。