面向高级用户的Transformer架构解析

Transformer架构于2017年提出，基于自注意力（Self-Attention）的理念，能够同时捕捉所有输入元素之间的关系。

与循环神经网络或卷积模型不同，Transformer并行处理完整序列，大大提升了训练速度和可扩展性。

Transformer由编码器和解码器层组成，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

自注意力机制为序列中的每个词计算所有词的加权组合，以考虑重要的上下文信息。

该架构是许多现代自然语言处理模型的基础，既用于语言理解，也用于文本生成。