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Transformer是Google在2017年提出的革命性神经网络架构。它完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环和卷积结构。这种设计使得Transformer能够支持并行计算，并且擅长捕捉序列中的长距离依赖关系。
自注意力机制是Transformer的核心组件。它通过计算查询、键和值矩阵之间的关系，让模型能够关注输入序列中的不同位置。每个词都可以与序列中的所有其他词建立连接，权重表示它们之间的相关性。
Transformer的整体架构包含编码器和解码器两大部分。编码器负责理解输入序列，包含多头自注意力、前馈神经网络、残差连接和层归一化。解码器则负责生成输出序列，除了编码器的组件外，还包含掩码自注意力和编码器-解码器注意力机制。
多头注意力机制是Transformer的重要创新。它并行运行多个注意力头，每个头都学习不同的表示子空间。输入序列被分别投影到不同的查询、键、值空间，然后各个头的输出被拼接起来，通过线性变换得到最终结果。这样可以从多个角度学习信息，大大增强了模型的表达能力。
总结一下Transformer的核心要点：它完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环结构。自注意力机制让模型能够关注序列中的所有位置。多头注意力从多个角度并行学习信息。编码器-解码器架构非常适用于序列到序列的任务。由于支持并行计算，Transformer训练效率很高，现已广泛应用于自然语言处理的各个领域。