算法金 | Transformer，一个神奇的算法模型！！

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抱个拳，送个礼

在现代自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率，而自注意力机制是其中的核心组件。

今个儿我们将通过五个阶段，逐步深入讲解自注意力机制，帮助大侠一窥其原理和应用，成功实现变身（装 X ）

第一阶段：自注意力机制基础

在处理语言和文字时，我们经常需要理解一个句子中的单词是如何相互关联的。例如，在句子“猫追着老鼠跑”中，我们需要知道“猫”是追的主体，“老鼠”是被追的对象。传统的方法在理解这些关系时有一些困难，特别是当句子变得很长时。自注意力机制是一种新的方法，可以更好地理解句子中单词之间的关系，无论句子有多长。

自注意力机制的核心思想是：每个单词都能“注意到”句子中的其他单词，并根据这些单词来调整自己。这有点像我们在读一篇文章时，会注意到一些关键的词句来帮助我们理解文章的整体意思。

第二阶段：自注意力机制的工作原理

在自注意力机制中，每个单词会看向句子中的其他单词，并计算一个注意力得分。这些得分表示每个单词对其他单词的关注程度。这个过程可以理解为每个单词都在问自己：“我应该关注哪些单词？”

计算注意力得分

以句子“我喜欢吃苹果”为例：

• “我”计算它对“喜欢”、“吃”和“苹果”的注意力得分。
• 每个单词的得分会被转换成一个概率，表示它在句子中有多重要。

注意力得分会被一种叫做 softmax 的方法转换成概率。这种方法确保所有的得分加起来等于 1，这样我们就可以知道每个单词的重要性。例如：

• “我”可能对“喜欢”的关注度是 0.4，对“吃”的关注度是 0.3，对“苹果”的关注度是 0.3。
• 这些得分表示“我”最关注的是“喜欢”，其次是“吃”和“苹果”。

生成新表示

每个单词会根据这些概率得分，重