Transformer模型是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的，它基于自注意力（self-attention）机制，彻底改变了自然语言处理（NLP）和其他序列建模任务的范式。以下是Transformer模型的结构总结：
核心组件：
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自注意力机制（Self-Attention） ：
- 允许模型在不同位置的输入序列中建立关联，无需考虑它们在序列中的距离。
- 通过计算每个单词与其他所有单词的关联度来获取每个位置的表示。
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多头注意力（Multi-Head Attention） ：
- 将自注意力机制分割成多个“头”，每个“头”都有自己的参数集，可以从不同的表示空间子集中捕获信息。
- 多头注意力机制的输出是所有“头”的输出拼接起来的结果。
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位置编码（Positional Encoding） ：
- 由于Transformer模型本身不具有处理序列顺序的能力，位置编码被添加到输入嵌入中，以保留序列中单词的位置信息。
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前馈神经网络（Feed-Forward Neural Networks） ：
- 在自注意力层之后，每个位置都有一个相同的前馈网络，对自注意力层的输出进行进一步的非线性变换。
模型架构：
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编码器（Encoder） ：
- 由多个编码器层堆叠而成，每个编码器层包含两个主要子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。
- 每个子层周围有一个残差连接，后面跟着层归一化（Layer Normalization）。
- 输入序列通过编码器后，得到一系列编码表示。
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解码器（Decoder） ：
- 由多个解码器层堆叠而成，每个解码器层包含三个主要子层：多头自注意力机制（对输出进行自注意力），多头注意力（对编码器的输出进行注意力），前馈神经网络。
- 每个子层周围也有残差连接和层归一化。
- 解码器在生成输出序列时是自回归的，即每个位置的输出都依赖于之前的位置。
训练过程：
- Transformer模型通常使用序列到序列的学习任务进行训练，如机器翻译。
- 使用了掩码（Masking）机制来确保在训练过程中，解码器只能关注到当前位置之前的输出。
- 使用了特殊的标点符号（如EOS，End of Sequence）来标记序列的结束。
优势：
- 高效的并行计算能力，因为自注意力机制不依赖于序列中的前一个元素。
- 能够捕捉长距离依赖关系。
- 通过堆叠更多的编码器和解码器层，模型可以变得更深，从而提高性能。
Transformer模型已经成为了NLP领域的主流模型，并且在其他领域，如计算机视觉和语音识别中也有所应用。其变体，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative Pre-trained Transformer），也在预训练语言模型领域取得了巨大成功。
