Transformer 模型详解

Transformer模型简介

欢迎来到我们NLP系列的第二篇文章！如果您还没有阅读上一篇文章，可以在这里找到。在这篇文章中，我们将深入探讨Transformer模型的奇妙世界。 关于Transformer模型的原始论文可以在这里找到。它由Vaswani等人在2017年发表，标题为“Attention Is All You Need”。这篇论文介绍了Transformer架构及其注意力机制，此后成为自然语言处理领域的基石。

Transformer模型彻底改变了自然语言处理领域。其创新的架构和强大的功能使其成为各种NLP任务的首选，包括机器翻译、文本生成和情感分析。

在本文中，我们将探讨Transformer模型的内部工作原理。我们将从理解其注意力机制开始，该机制允许模型关注输入序列的相关部分。我们还将讨论位置编码的概念，它帮助模型理解句子中单词的顺序。最后，我们将深入研究自注意力层，这些层使模型能够捕捉不同单词之间的依赖关系。