Transformer模型详解

最新推荐文章于 2025-11-06 14:38:10 发布
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博客主要对Transformer模型进行详细解析，涵盖该模型在信息技术领域的相关内容，有助于读者深入了解其原理、结构等关键信息。
AIGC实战——Transformer模型
盼小辉丶的博客
03-25 1万+
GPT 模型是一个解码器 Transformer，它逐字符地生成文本字符串，并使用因果掩码只关注输入字符串中的前一个单词。另一些编码器 Transformer，不使用因果掩码，而是关注整个输入字符串以提取有意义的上下文表示。对于一些其他任务，如语言翻译，可以使用编码器-解码器 Transformer，将一个文本字符串翻译为另一个文本字符串，这类模型包含编码器 Transformer 块和解码器 Transformer 块。
Transformer模型详解（原理版+图解版+实战版）
Xiao_Ya__的博客
05-29 2万+
Transformer模型详解（原理版+图解版+实战版）
transformer理解
qq_22613769的博客
08-31 7764
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN和LSTM 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。 1.Transformer 结构 首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构。 ...
transformer模型详解
02-24
本文主要讲解了抛弃之前传统的encoder-decoder模型必须结合cnn或者rnn的固有模式，只用Attention。希望对您的学习有所帮助。本文来自网络，由火龙果软件刘琛编辑推荐AttentionIsAllYouNeed这篇论文主要介绍了一种新的机器翻译模型，该模型开创性的使用了很多全新的计算模式和模型结构。综合分析了现有的主流的nlp翻译模型的即基于CNN的可并行对其文本翻译和基于RNN的LSTM门控长短期记忆时序翻译模型，总结了两个模型的优缺点并在此基础上提出了基于自注意力机制的翻译模型transformer，transformer模型没有使用CNN和RNN的方法和模块，开创性的将注
Transformer训练过程、推理过程详解
最新发布
jennycisp的博客
11-06 1124
Transformer是一种很重要且强大的模型，如今网上介绍Transformer的文章很多，但是大都是只是介绍模型的结构，对于训练过程、推理过程模型的输入和输出都没有进行介绍，使人看的一头雾水，因为本文就Transformer的模型的训练和推理过程进行详细的介绍。
Transformer 模型详解
酒酿小圆子呀～
03-27 6060
本内容主要介绍 Transformer 模型的具体实现。2017 年，Google 在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。
一文彻底搞懂 Transformer（图解+代码手撕）
2201_75499313的博客
04-21 6837
Transformer 通过其捕捉上下文和理解语言的能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。通过注意力机制、编码器-解码器架构和多头注意力，它们使得诸如机器翻译和情感分析等任务得以在前所未有的规模上实现。随着我们继续探索诸如 BERT 和 GPT 等模型，很明显，Transformer 处于语言理解和生成的前沿。它们对 NLP 的影响深远，而与 Transformer 一起的发现之旅将揭示出该领域更多令人瞩目的进展。研究论文。
一文弄懂 Transformer模型（详解）
weixin_74923758的博客
07-14 3992
Transformer自注意力机制是一种在自然语言处理（NLP）领域中广泛使用的机制，特别是在Transformer模型中，这种机制允许模型在处理序列数据时，能够捕捉到序列内部不同位置之间的相互关系。1、查询（Query）、键（Key）、值（Value）：自注意力机制将输入序列中的每个元素视为一个查询，同时将序列中的所有元素视为键和值，每个元素都会生成对应的查询、键和值表示。2、注意力分散：对于序列中的每个元素。模型会计算它与序列中其他所有元素的注意力分散。
【超详细】【原理篇&实战篇】一文读懂Transformer
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艰难困苦，玉汝于成。
11-02 60万+
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。
Transformer 代码完全解读！
AI科技大本营
09-28 4002
作者 | 安晟&闫永强来源 |Datawhale本篇正文部分约10000字，分模块解读并实践了Transformer，建议收藏阅读。2017年谷歌在一篇名为《Attention ...
Transformer 模型详解（转载）
renqianying325的博客
12-21 4623
作者： 龙心尘 时间：2019年1月 出处：https://blog.youkuaiyun.com/longxinchen_ml/article/details/86533005 审校：百度NLP、龙心尘 翻译：张驰、毅航、Conrad 原作者：Jay Alammar 原链接：https://...
TranSformer模型详解
07-15
### Transformer 模型的工作原理详解 Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络架构，最初由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出。该模型摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构，通过完全依赖于注意力机制实现了并行化训练的能力。 #### 1. 输入表示 在 Transformer 中，输入序列被转换为固定长度的向量表示。具体来说，每个词会被映射到一个高维空间中的嵌入向量（Embedding Vector）。为了保留位置信息，引入了 **位置编码（Positional Encoding）**[^1]。这些位置编码与词嵌入相加后作为后续处理的基础。 #### 2. 编码器（Encoder） Transformer 的核心部分之一是其编码器堆栈。整个编码器由多个相同的层组成，每一层主要包含两个子模块： - **多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention Mechanism）**: 这一机制允许模型在同一时间关注不同位置的信息，从而捕捉全局上下文关系。它通过对输入序列的不同线性变换计算出键（Key）、查询（Query）和值（Value），并通过缩放点积注意（Scaled Dot-Product Attention）完成权重分配[^2]。 \[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \] - **前馈全连接网络（Feed Forward Network）:** 经过多头自注意力之后的数据会传递给两层全连接网络进一步提取特征[^1]。 每经过一次上述操作都会加入残差连接以及层归一化来稳定梯度流动[^2]。 #### 3. 解码器（Decoder） 解码器同样是由若干相同层次构成，不过相比编码器多了第三个组件——掩蔽多头自注意力（Masked Multi-head Self-Attention）。此设计用于防止当前位置看到未来时刻的内容，在生成过程中保持因果顺序[^1]。另外还有跨模态注意力（Cross-Attention），用来融合来自编码器端的信息。 #### 4. 输出预测 最终，解码器最后一层输出的结果送至线性变换再接上 softmax 函数得到概率分布，选取最大可能性对应的单词作为当前步输出[^2]。 ```python import torch.nn as nn class TransformerModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers): super(TransformerModel, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model) self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers, num_decoder_layers=num_decoder_layers) def forward(self, src, tgt): src_emb = self.embedding(src) tgt_emb = self.embedding(tgt) output = self.transformer(src_emb, tgt_emb) return output ``` 以上代码展示了如何利用 PyTorch 构建基础版本的 Transformer 结构[^2]。 --- 相关问题
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