大语言模型系列-Transformer

大语言模型系列中的Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出。该模型在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的进展，并广泛应用于各种NLP任务中。以下是对Transformer模型的详细介绍：

一、模型概述

Transformer模型的核心思想是利用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而有效地处理序列数据。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，通过编码器-解码器架构实现了并行化计算，大大提高了训练效率。

二、模型结构

Transformer模型由编码器和解码器两部分组成：

1. 编码器（Encoder）：

   • 由多个相同的层堆叠而成，每一层包含两个主要的子层：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制和位置全连接前馈网络（Position-wise Feed-Forward Network）。
   • 每个子层后面都跟着一个残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）。
   • 编码器负责将输入序列转换成连续的表示。

2. 解码器（Decoder）：

   • 同样由多个相同的层堆叠而成，但每一层包含三个子层：多头自注意力机制、编码器-解码器注意力（Encoder-Decoder Attention）机制和位置全连接前馈网络。
   • 解码器中的自注意力机制是掩码的（Masked），以确保在生成输出序列时不会看到未来的信息。
   • 解码器根据编码器的输出和自身的自注意力机制生成输出序列。

三、自注意力机制

自注意