Transformer完全指南：学习Transformer弄懂这7个问题就够了！-优快云博客

简介

本文详细解析Transformer模型的7个核心问题：提出动机、自注意力机制与传统注意力的区别及多头必要性、位置编码作用、mask attention和key padding mask功能、训练与推理过程、多层堆叠计算流程，以及从零实现Transformer对联模型的方法。作者强调掌握这7个问题即可掌握90%以上Transformer知识，并提供4万字详细学习材料。

当初利用工作之余足足半年多时间才把整个 transformer 的原理动机、实现过程以及两个实战代码给梳理清楚，光是插图就绘制了50多幅，最后更是写下了超过4万多字的内容，其中很多细节之处都是你先前没有想到过的，以致于太多的人对此的评价都是“常读常新”。

但其实现在回过头来看也并不算太复杂，总的来讲学习 Transformer 只要弄懂下面这7个问题就算是掌握了90%以上。

下面以此带着大家回顾这7个问题，并以一张对应的图示来进行提点。

① 弄清楚 Transformer 提出的动机到底是什么？

② 什么是自注意力机制它和传统注意力有什么区别，以及为什么要用多头？

自注意力机制

传统注意力机制多头注意力机制

③ 什么是位置编码？有什么作用？

④ mask attention 和 key padding mask 分别用来干什么的？

Mask Attention

Key Padding Mask

⑤ Transformer 在推理和训练时的过程到底如何进行的？

训练是计算过程

⑥ 多层 Transformer 堆叠时计算流程是怎么样的？

⑦ 如何从零开始基于 Transformer 实现一个对联模型？

上面7点都是循序渐进的过程，只要逐一弄清楚了每个问题，拿下Transformer不在话下。

最后

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