6、深入理解Transformer模型：从架构到实现

深入理解Transformer模型：从架构到实现

1. 引言

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为了一种强大且广泛应用的工具。它为许多NLP任务带来了显著的突破，如机器翻译、文本分类、问答系统等。本文将深入探讨Transformer模型的内部工作原理，包括其架构、核心组件以及如何使用PyTorch实现这些组件。

2. Transformer架构概述

Transformer基于编码器 - 解码器架构，常用于机器翻译等任务。该架构主要由两个部分组成：
- 编码器（Encoder） ：将输入的令牌序列转换为嵌入向量序列，通常称为隐藏状态或上下文。
- 解码器（Decoder） ：利用编码器的隐藏状态，逐个令牌地迭代生成输出令牌序列。

在Transformer出现之前，编码器和解码器的构建块通常是递归神经网络（RNN），如长短期记忆网络（LSTM），并辅以注意力机制。注意力机制允许解码器在每个解码时间步为编码器的每个状态分配不同的权重，从而关注输入令牌在每个时间步的相关性。然而，递归模型存在一个主要缺点，即计算本质上是顺序的，这限制了输入序列中令牌之间的并行计算。

Transformer引入了一种新的建模范式，完全摒弃了递归，转而依赖一种特殊形式的注意力机制，即自注意力机制。虽然Transformer的构建块发生了变化，但其总体架构仍然是编码器 - 解码器架构，这种架构比递归模型收敛速度更快，为NLP领域的许多突破铺平了道路。

Transformer架构的特点如下：
- 输入