Transformer入门

最新推荐文章于 2025-11-25 07:44:45 发布
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#人工智能

上周导师让我可以先了解一下Transformer的模型，这周花了两三天时间查阅了相关资料以及论文，对Transformer有了一个大概的了解。（相关的代码还没看，后续会进一步了解一下相关代码）


相关资料

附上一个自认为相关博客里详解Transformer讲的最好的一篇：图解Transformer
另外一篇不错的Transformer理解：用放大镜看Transformer，总体和各个模块的结构到底是什么样的
以及Transformer的原论文：Attention is all you need


Attention和Self-Attention间的区别

  • 一般在自然语言处理应用里会把Attention模型看作是输出Target句子中某个单词和输入Source句子每个单词的对齐模型，这是非常有道理的。
  • 目标句子生成的每个单词对应输入句子单词的概率分布可以理解为输入句子单词和这个目标生成单词的对齐概率，这在机器翻译语境下是非常直观的：传统的统计机器翻译一般在做的过程中会专门有一个短语对齐的步骤，而注意力模型其实起的是相同的作用。
  • 在一般任务的Encoder-Decoder框架中，输入Source和输出Target内容是不一样的，比如对于英-中机器翻译来说，Source是英文句子，Target是对应的翻译出的中文句子，Attention机制发生在Target的元素Query和Source中的所有元素之间。而Self
    Attent
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Transformer小白入门
嗑研狗的日常
07-26 3580
Transformer小白入门 一、举例说明Transformer的整体工作原理 \quad 首先将这个模型看成是一个黑箱操作。在机器翻译中，就是输入一种语言，输出另一种语言。 \quad 那么拆开这个黑箱，我们可以看到它是由编码组件、解码组件和它们之间的连接组成。 \quad 编码组件部分由一堆编码器（encoder）构成（论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处，你也可以尝试其他数字）。解码组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的解码器（decoder）组成的。 \quad 最后一层
Transformer 初学者入门
LuciferXD的博客
02-06 2555
Attention is all you need 文章概述以及Transformer入门内容，通俗易懂
99-Transformer架构及其实现培训总体介绍
最新发布
rengang66的博客
11-25 1712
本培训课程全面解析Transformer架构的核心原理、实现细节及其在各种大模型中的应用。培训内容从基础概念到高级技术，从理论分析到实践应用，帮助学习者建立对Transformer架构的系统认识，掌握其核心技术和应用方法。课程内容涵盖Transformer的基本结构、注意力机制、位置编码、多头注意力等核心组件，以及基于Transformer的各种主流大模型架构，同时还包括模型的训练、优化、知识编辑等高级主题。通过本培训，学习者将能够深入理解Transformer的工作原理，并具备应用这些知识解决实际问题
入门级别的Transformer模型介绍
mailangduoduo的博客
07-10 1139
在当今的人工智能领域，站在风口浪尖的莫过于大语言模型(Large Language Model，LLM)，它使得自然语言处理得到了更加广泛的关注！当谈到大语言模型，必不可少的就是它的开山之作GPT系列，而GPT系列又是基于Transformer的解码器结构，因此想要从事该方向，你必不可少要理解Transformer的基本结构。本篇博客主要介绍Transformer的基本结构，包括位置编码、多头自注意力机制、残差连接与归一化、掩码自注意力机制、编解码自注意力机制、全连接层、Softmax层。
Transformer入门详解
zhangyy57的博客
07-10 939
Transformer是采用自注意力机制的序列到序列模型，在编码器-解码器架构的神经网络中，用多头自注意力机制取代了RNN 层。对于翻译任务，Transformer的训练速度可以比基于循环层或卷积层的体系架构要快得多。关于2014WMT英德语和WMT2014英法翻译任务，实现了不错的性能。在前一项任务中，Transformer模型的性能甚至优于之前报告的所有其它模型。
Transformer 入门指南
Luckone999的博客
01-02 1737
机制描述作用自注意力计算序列中每个位置与所有位置的关联度捕捉长距离依赖关系，模拟人类的注意力机制多头注意力并行计算多组注意力从不同角度理解输入，捕捉多层次的特征位置编码为每个位置添加唯一的位置信息保持序列的顺序信息残差连接将层的输入直接加到输出上缓解梯度消失问题，稳定训练过程这些机制相辅相成，使得 Transformer 成为一种强大的序列建模架构。
transformer快速入门教程PDF
12-31
Transformers是一个为NLP的研究人员寻求使用/研究/扩展大型 Tran sformers 模型的库。 该库的设计有两个强烈的目标: ?尽可能简单和快速使用: ?我们尽可能限制了要学习的面向对象抽象的类的数量，实际上几乎没有抽象...
Transformer入门教程
alankuo的专栏
08-04 646
其中，最著名的基于 Transformer 的模型包括 Google 的 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和。Transformer 是一种在自然语言处理中广泛应用的架构，特别在机器翻译、文本生成、语言理解等任务中表现出色。解码器也由多个相同的层组成，除了与编码器类似的结构外，还包括一个用于与编码器输出交互的多头注意力机制。这只是一个简要的 Transformer 入门教程，要深入理解和掌握需要进一步学习和实践。
Transformer入门到精通（附高清文档）
2501_91695603的博客
08-19 328
现在基于Transformer框架的模型太多了，下面给大家推荐一本书，包含了各种基于Transformer框架的模型，方便大家对比学习，以及发现不同模型存在的不足，可以后期对模型进行改进，文末附相应的文档获取途径。这本书详细介绍了超过60种不同的Transformer框架，深入探索不同模型算法，并提供相应的案例和代码，可以在Google Colab平台上运行对应的代码。对于很多想要学习深度学习，时间序列，计算机视觉，NLP，大模型的同学来说，Transformer肯定是不陌生的。
transformer 入门 培训
03-14
ibm cognos transformer 入门 培训 ibm cognos transformer 入门 培训 transformer 入门 培训 transformer 入门 培训 transformer 入门 培训
Transformer入门基础知识
2401_82469710的博客
04-29 1252
Transformer是一种面向机器翻译领域的Seq2Seq 编码器-解码器模型，即输入是一种语言，输出是另一种语言。本文将介绍一下Transformer入门的一些必备知识。
新手入门NLP之Transformer
心向林丶的博客
05-03 1119
今天看见一篇讲Transformer的文章，写的非常详细，很适合新手入门，在此推荐给大家。附上原文地址，再贴上大佬翻译地址。
Transformer Tutorials 最全入门详细解释（一）
weixin_50920579的博客
03-23 1966
你可以简单理解为它是一个黑盒子，当我们在做文本翻译任务是，我输入进去一个中文，经过这个黑盒子之后，输出来翻译过后的英文。那么在这个黑盒子里面都有什么呢？里面主要有两部分组成：Encoder 和 Decoder当我输入一个文本的时候，该文本数据会先经过一个叫Encoders的模块，对该文本进行编码，然后将编码后的数据再传入一个叫Decoders的模块进行解码，解码后就得到了翻译后的文本，对应的我们称Encoders为编码器，Decoders为解码器。
10分钟入门transformer
banban008的博客
02-03 806
理解本文需要以下基础知识 前向神经网络 attention encoder-decorder sequence to sequence learning 背景介绍 基于RNN的神经网络在自然语言处理领域一直处于领先地位。RNN衍生的两个方法LSTM和GRU很好的解决了梯度消失的问题，因此基于RNN的神经网络成为sequence to sequence learning的优先选择。 Ilya Sutskever[6]等人在2014年将encoder-decoder用于机器翻译。先用一个LSTM模型编码输入
初学者Transformer入门
m0_51449653的博客
08-11 939
主要介绍一些名词顺便梳理一下流程，之前接触过一点点viT，没了解过文本Transformer，初期学习笔记欢迎大家指正原始数据，算机还不能直接处理，这里举个例子：（记号/子词）：把字符串切成可查词表的最小单位。可能是词、也可能是词的一部分（子词）。需要字符串通过分词器得到。：主要是两种方法。：BERT 使用的子词分词算法；训练时学到一个“字符→子词”的合成词表；切分时用贪心最长匹配。续接子词常带前缀 ##。
transformer入门详解
qq_52482640的博客
03-12 1256
transformer是大模型的基础，由encoder和decoder组成，以翻译任务为例，输入一句话经过transformer生成其翻译内容。实际应用中，都是由多个encoder和多个decoder构成编码器和解码器。
transformer入门
10-14
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初被提出用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。它的核心思想是利用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现对序列的建模。 ...
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