Transformer 原理与代码实战案例讲解

Transformer 原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的出现标志着一个重要的里程碑。自从 Vaswani 等人在 2017 年提出 Transformer 模型以来，它迅速成为了 NLP 任务中的主流模型。Transformer 模型不仅在机器翻译、文本生成等任务中表现出色，还在图像处理、语音识别等领域展现了强大的应用潜力。

1.1 传统模型的局限性

在 Transformer 出现之前，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是处理序列数据的主要工具。然而，这些模型存在一些固有的局限性：

• 长距离依赖问题：RNN 和 LSTM 在处理长序列时，信息传递会逐渐衰减，导致模型难以捕捉长距离依赖关系。
• 并行计算困难：RNN 和 LSTM 需要逐步处理序列数据，难以进行并行计算，导致训练速度较慢。

1.2 Transformer 的优势

Transformer 模型通过引入自注意力机制（Self-Attention）和完全基于注意力的架构，克服了传统模型的局限性：

• 捕捉长距离依赖：自注意力机制能够直接关注序列中的任意位置，轻松捕捉长距离依赖关系。
• 并行计算：Tran