Transformer 是一种神经网络架构，主要用于处理序列数据（比如文字、语音）。它的核心创新是抛弃了传统的循环结构（比如 RNN、LSTM），完全基于Attention 机制来理解序列中的每个元素之间的关系。
举个例子：
- 翻译任务：把 “我爱你” 翻译成 “I love you”。
- 生成任务：根据前文 “今天天气不错”，生成后文 “适合出去散步”。
大白话：
Encoder 就像是一个 “阅读理解器”，它读入一段文字（比如一篇文章、一句话），然后把这段文字 “理解” 成一种内部的表示（向量），方便后续处理。
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多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
- 作用：让模型关注输入序列中的不同部分。
- 例子：
输入句子 “猫坐在垫子上”，当模型处理 “垫子” 这个词时，自注意力机制会让模型 “想起” 前面的 “猫” 和 “坐”，因为它们之间可能有关系（猫坐在垫子上）。
-
前馈神经网络（Feed Forward Network）
- 作用：对注意力机制的输出进行进一步处理，提取更复杂的特征。
大白话：
Decoder 就像是一个 “写作器”，它根据 Encoder 的输出（理解后的信息），一个词一个词地生成新的内容（比如翻译结果、文章续写）。
-
掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）
- 作用：在生成新内容时，只能看已经生成的部分，不能 “偷看” 未来的词。
- 例子：
当生成句子 “I love” 时，模型只能看到 “I” 和 “love”，不能提前知道后面要生成 “you”。
-
编码器 - 解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）
- 作用：让 Decoder “参考” Encoder 的输出，知道该生成什么。
- 例子：
在翻译 “我爱你” 时，Decoder 生成 “love” 这个词时，会参考 Encoder 对 “爱” 这个词的理解。
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前馈神经网络
- 同 Encoder 中的前馈网络，进一步处理特征。
大白话：
Attention 机制就像是人的注意力，让模型在处理某个元素时，知道该 “关注” 序列中的哪些其他元素。
- 计算 “相关性”：对序列中的每个元素，计算它与其他元素的 “相关性”（分数）。
- 加权求和：根据相关性分数，对其他元素的信息进行加权求和，得到当前元素的 “上下文表示”。
假设输入句子是 “The animal didn't cross the street because it was too tired”。
当模型处理 “it” 这个词时，Self-Attention 会计算 “it” 与其他词的相关性：
- “it” 与 “animal” 的相关性很高（因为 “it” 指代 “animal”）。
- “it” 与 “street” 的相关性较低（“it” 不指代 “street”）。
通过这种方式，模型可以准确理解 “it” 的指代对象，避免歧义。
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并行计算：
- 传统 RNN 必须按顺序一个词一个词处理，而 Transformer 可以同时处理所有词，大大加快训练速度。
-
长距离依赖：
- RNN 很难捕捉句子中距离较远的词之间的关系（比如 “猫” 和 “垫子” 在长句子中可能离得很远），而 Transformer 的 Attention 机制可以轻松处理这种情况。
-
多头注意力（Multi-Head Attention）：
- 模型可以从多个角度关注不同的信息，就像人可以同时注意到一个场景的不同细节。
| 组件 | 作用 | 关键特点 |
|---|
| Encoder |
理解输入序列，生成内部表示 |
自注意力、并行处理 |
| Decoder |
根据 Encoder 的输出生成新序列 |
掩码自注意力、编码器 - 解码器注意力 |
| Attention |
让模型关注序列中的重要部分 |
计算相关性、加权求和 |
- Encoder：就像你读一本书，读完后脑子里记住了书的核心内容和逻辑。
- Decoder：就像你根据记住的内容，向别人复述或总结这本书。
- Attention：就像你读书时，会重点关注关键的句子和段落，而不是逐字逐句地看。
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