入门：Transformer
入门：Transformer
2024年7月19日修改
Transformer模型是一种深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年提出，用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务9。它基于并行计算，能够高效地处理文本翻译等任务，具有高效的训练速度和精度1。Transformer的核心是自注意力机制（self-attention mechanism），这一机制允许模型在处理序列数据时，能够关注输入序列的不同位置以计算该序列的表示13。
Transformer模型包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，其中编码器负责处理输入序列，解码器则负责生成输出序列。与传统的Seq2Seq模型不同，Transformer完全基于注意力机制构建，没有使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）15。这种设计使得Transformer在处理长距离依赖问题时更为有效，因为它可以直接从整个序列中学习到相关的上下文信息，而不需要像RNN那样逐步传递信息10。
Transformer模型的一个重要特点是它的多头注意力机制（Multi-Head Attention），这允许模型同时从不同的表示子空间学习信息，进一步提高了模型的性能和泛化能力5。此外，Transformer还引入了位置编码（positional encoding）来提供单词的位置信息，因为模型本身不包含任何表示序列顺序的结构20。
自从Transformer被提出以来，它已经在多个领域得到了广泛的应用和研究，包括自然语言处理、计算机视觉（CV）、音频处理等19。特别是在NLP领域，基于Transformer的模型如GPT系列（例如GPT-3）已经成为了大语言模型的基石2。此外，Transformer的架构也被扩展到了计算机视觉领域，展现出良好的性能和通用性28。
Transformer模型通过其创新的自注意力机制和多头注意力机制，在处理序列数据方面展现出了卓越的能力，为自然语言处理和其他领域的研究和应用提供了新的可能性。
Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。关于注意力机制可以参看这篇文章，trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络。
那什么是transformer呢？
你可以简单理解为它是一个黑盒子，当我们在做文本翻译任务是，我输入进去一个中文，经过这个黑盒子之后，输出来翻译过后的英文。
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那么在这个黑盒子里面都有什么呢？
里面主要有两部分组成：Encoder 和 Decoder
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