Transformer 原理与代码实例讲解

Transformer, 编码器-解码器, 自注意力机制, 多头注意力, 位置编码, BERT, GPT

1. 背景介绍

自然语言处理 (NLP) 领域一直以来都致力于让计算机能够理解和生成人类语言。传统的基于循环神经网络 (RNN) 的模型在处理长文本序列时存在着梯度消失和训练速度慢等问题。2017 年，谷歌发布了基于 Transformer 架构的论文《Attention Is All You Need》，彻底改变了 NLP 领域的发展方向。Transformer 摒弃了 RNN 的循环结构，引入了自注意力机制，使得模型能够并行处理文本序列，大幅提升了训练效率和性能。

2. 核心概念与联系

Transformer 的核心思想是利用自注意力机制来捕捉文本序列中词语之间的关系。它将编码器-解码器结构应用于 NLP 任务，并通过多头注意力机制和位置编码等技术，有效地解决了传统 RNN 模型的缺陷。

Mermaid 流程图:

graph LR
    A[输入序列] --> B{编码器}
    B --> C{输出序列}
    C --> D[解码器]
    D --> E{输出}

核心概念:

• 编码器-解码器结构: Transformer 将文本序列分为编码器和解码器两部分。编码器负责将输入序列映射到