Transformer 是如何工作的

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Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，由编码器和解码器两个主要部分组成。编码器负责理解输入序列，解码器负责生成输出序列。每个编码器和解码器都包含多个相同的层，每层都有多头注意力机制、前馈网络、层归一化和残差连接等核心组件。与传统的RNN不同，Transformer可以并行处理序列中的所有位置，大大提高了训练效率。