18、深入理解Transformer架构：原理与应用

深入理解Transformer架构：原理与应用

在自然语言处理（NLP）及其他领域，Transformer架构已成为解决各种任务的通用方法。以下将详细介绍Transformer架构的原理、发展历程、关键概念以及注意力机制的计算方法。

1. Transformer的应用领域

Transformer架构在短时间内席卷了NLP社区，能够处理多种任务，包括但不限于：
- 神经机器翻译
- 文本摘要
- 文本生成
- 命名实体识别
- 问答系统
- 文本分类
- 文本相似度计算
- 冒犯性消息/脏话检测
- 查询理解
- 语言建模
- 下一句预测
- 阅读理解
- 情感分析
- 释义

2. Transformer架构的发展

Transformer架构源于循环神经网络（RNN）的一些关键思想，是深度学习架构在处理文本和序列数据方面的进化。最初的Transformer架构是一种编码器 - 解码器架构的变体，用（自）注意力层取代了循环层。2017年，Google在《Attention Is All You Need》论文中首次提出Transformer，证明可以在神经机器翻译（NMT）模型中去除长短期记忆网络（LSTM），使用（自）注意力块。

3. Transformer的关键概念

Transformer的创新基于四个主要关键思想：
- 位置编码（Positional Encoding） ：RNN按顺序处理单词来保持词序，但不利于并行化。Tra