22、自然语言理解：Transformer模型的深入探索

自然语言理解：Transformer模型的深入探索

1. 引言

在之前的语言翻译任务中，我们使用了带有注意力机制的seq2seq模型。而现在，我们将介绍一种更先进的自然语言处理技术——Transformer模型。该模型摒弃了长短期记忆网络（LSTMs），并且在性能上远超使用LSTMs的seq2seq模型。

2. Transformer模型概述

Transformer模型和之前的模型一样，包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。但不同的是，它的编码器和解码器不包含LSTM层，而是由多个专门设计的Keras层组成，分别是编码器层和译码器层，这些层的数量可由用户配置。

编码器层和解码器层都包含一个特殊的注意力模块——多头注意力（Multi-Head Attention，简称MA），解码器还额外包含一个掩码多头注意力（Masked Multi-Head Attention，简称MMA）。与之前的模型不同，Transformer模型不是按顺序进行编码和解码，而是将整个句子拆分成单词并行处理。这种并行处理方式不仅提高了效率，还便于分布式训练和推理。

此外，Transformer模型还使用了位置嵌入（Positional Embeddings），它可以指定句子中单词的相对位置，从而消除了对长期记忆的需求，这也是使用LSTMs的编码器/解码器模型的一个特点。

3. 项目开始

首先，我们需要创建一个新的Colab项目，并将其重命名为NLP-transformer（NLP代表自然语言处理）。然后导入所需的库：

imp