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Transformer 是一种革命性的深度学习模型，专门用于处理序列数据如自然语言。它的核心创新在于完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络结构。Transformer 模型主要由编码器和解码器两大部分组成，能够并行处理序列信息，有效解决了长距离依赖问题。
自注意力机制是 Transformer 模型的核心创新。它通过计算序列中每个词与所有词之间的关联性来捕捉上下文信息。具体来说，对于每个词，模型会生成三个向量：查询向量 Q、键向量 K 和值向量 V。通过计算 Q 与所有 K 的点积相似度，经过 softmax 归一化得到注意力权重，最后用这些权重对所有 V 进行加权求和，得到包含全局上下文信息的新表示。
编码器是 Transformer 的重要组成部分，由多个相同的层堆叠而成。每一层包含两个主要子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头注意力将查询、键、值向量分成多个头，每个头独立计算注意力，然后将所有头的输出拼接起来。每个子层后都使用残差连接和层归一化，残差连接帮助解决梯度消失问题，层归一化则稳定训练过程。
解码器的结构比编码器更复杂，包含三个主要子层。首先是带掩码的自注意力机制，它确保在生成当前词时只能看到之前已生成的词，不能看到未来的词。接下来是交叉注意力机制，这是连接编码器和解码器的关键，其中查询向量来自解码器前一层，而键和值向量来自编码器的输出。最后是前馈神经网络，对注意力机制的输出进行进一步处理，最终生成词汇表上的概率分布。
总结一下 Transformer 模型的核心要点：首先，Transformer 通过自注意力机制实现了序列的并行处理，大大提升了训练效率。编码器负责理解和编码输入序列的语义信息，而解码器通过交叉注意力机制连接编码器来生成目标输出序列。多头注意力机制和残差连接进一步提升了模型的表达能力和训练稳定性。最后，位置编码有效解决了模型无法感知序列位置信息的问题。这些创新使得 Transformer 成为了现代自然语言处理的基础架构。