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Transformer是深度学习领域的一个重大突破，它完全摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络结构，转而采用自注意力机制作为核心。这种架构由编码器和解码器两部分组成，能够高效地处理序列数据，并实现并行计算。
自注意力机制是Transformer的核心创新。它允许序列中的每个位置都能关注到序列中的所有其他位置，从而有效捕获长距离依赖关系。通过Query、Key、Value三个矩阵的计算，模型能够动态地为不同位置分配注意力权重。
多头注意力机制是对单一注意力的扩展。它使用多个注意力头并行处理输入，每个头都能学习到不同的表示子空间，捕获不同类型的关系模式。最后将所有头的输出拼接起来并进行线性变换，得到最终的表示。
位置编码是Transformer中的关键组件。由于自注意力机制本身没有位置概念，模型需要额外的位置信息来理解序列中词汇的顺序。Transformer使用正弦和余弦函数生成位置编码，这些编码与词嵌入相加，为模型提供位置信息。
Transformer架构具有显著优势：支持并行计算提高训练效率，能够有效捕获长距离依赖关系，注意力权重具有良好的可解释性。这些特点使其在机器翻译、文本生成、语言理解和对话系统等多个自然语言处理任务中取得了突破性的成果，成为现代AI系统的核心技术。
自注意力机制是Transformer的核心创新。它允许序列中的每个位置都能关注到序列中的所有其他位置，从而有效捕获长距离依赖关系。通过Query、Key、Value三个矩阵的计算，模型能够动态地为不同位置分配注意力权重。
多头注意力机制是对单一注意力的扩展。它使用多个注意力头并行处理输入，每个头都能学习到不同的表示子空间，捕获不同类型的关系模式。最后将所有头的输出拼接起来并进行线性变换，得到最终的表示。
位置编码是Transformer中的关键组件。由于自注意力机制本身没有位置概念，模型需要额外的位置信息来理解序列中词汇的顺序。Transformer使用正弦和余弦函数生成位置编码，这些编码与词嵌入相加，为模型提供位置信息。
Transformer架构具有显著优势：支持并行计算提高训练效率，能够有效捕获长距离依赖关系，注意力权重具有良好的可解释性。这些特点使其在机器翻译、文本生成、语言理解和对话系统等多个自然语言处理任务中取得了突破性的成果，成为现代AI系统的核心技术。