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Transformer是深度学习领域的一个重要突破。它是一种全新的神经网络架构，完全基于注意力机制，不再依赖传统的循环神经网络或卷积神经网络。Transformer能够并行处理序列数据，大大提高了训练效率，并在机器翻译、文本生成等任务上取得了前所未有的效果。
注意力机制是Transformer的核心。它包含三个关键概念：查询Q表示我们想要什么信息，键K表示每个位置能提供什么信息，值V是实际的信息内容。计算过程分为三步：首先计算查询与所有键的相似度，然后将相似度转换为注意力权重，最后用这些权重对值进行加权求和，得到最终输出。这种机制让模型能够动态地关注输入序列中的不同部分。
Encoder编码器是Transformer的核心组件之一。它由多个相同的层堆叠而成，每层包含两个主要子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。输入首先经过嵌入层转换为向量，并添加位置编码来保留序列的位置信息。每个子层都使用残差连接和层归一化，这有助于梯度传播和训练稳定性。多个Encoder层的堆叠使模型能够学习到更复杂的表示。
Decoder解码器是Transformer生成输出的关键部分。它包含三个主要的注意力机制：首先是带掩码的多头自注意力，防止模型在训练时看到未来的信息；然后是编码器-解码器交叉注意力，让解码器能够关注输入序列的相关部分；最后通过前馈网络和线性层加Softmax生成最终的词汇概率分布。这种自回归的设计使得模型能够逐步生成高质量的序列输出。
Transformer架构具有显著优势：它支持并行计算，不需要按顺序处理序列，大大提高了训练效率；能够直接建模长距离依赖关系；注意力权重提供了良好的可解释性。基于Transformer，诞生了许多重要模型：BERT专注于理解任务，GPT擅长生成任务，T5将所有任务统一为文本到文本转换。这些模型在机器翻译、问答系统、文本摘要、代码生成等领域都取得了突破性进展，彻底改变了自然语言处理的格局。