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Transformer是深度学习领域的一个重要突破，它完全基于注意力机制来处理序列数据。与传统的循环神经网络不同，Transformer抛弃了循环结构，转而使用自注意力机制来建立序列中不同位置之间的关联。这种设计使得Transformer具有强大的并行计算能力，能够更好地捕捉长距离依赖关系。
自注意力机制是Transformer的核心创新。它允许模型在处理序列中的每个元素时，都能关注到序列中的所有其他元素。具体来说，输入序列首先被转换为三个矩阵：查询Q、键K和值V。然后计算Q和K的点积得到注意力权重，经过softmax归一化后，用这些权重对值V进行加权求和，最终得到融合了全局信息的输出表示。
多头注意力机制是对单头注意力的重要扩展。它将输入的查询、键和值分别投影到多个不同的表示子空间中，在每个子空间中独立计算注意力。这样做的好处是模型可以同时关注不同类型的信息，比如语法关系、语义关系等。计算完成后，将所有注意力头的输出拼接起来，再通过一个线性变换层进行整合，得到最终的输出表示。
Transformer采用编码器-解码器架构。编码器由多个相同的层堆叠而成，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络，负责将输入序列编码为连续的表示。解码器同样由多层堆叠，但每层还包含编码器-解码器注意力，用于关注编码器的输出。此外，Transformer还使用位置编码来提供序列的位置信息，以及残差连接和层归一化来稳定训练过程。
Transformer相比传统的循环神经网络具有显著优势。首先是强大的并行计算能力，因为摆脱了RNN的序列依赖，可以同时处理序列中的所有位置，大幅提升了训练速度。其次是优秀的长距离依赖建模能力，通过注意力机制直接连接任意位置，有效避免了梯度消失问题。Transformer已在多个领域取得突破性成果，包括自然语言处理的GPT和BERT模型，计算机视觉的Vision Transformer，以及多模态任务的CLIP模型等。