【超实用！】一文搞懂Transformer原理！‍✨

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Hey小伙伴们！👋 今天要和大家分享一个超酷的技术点：Transformer模型的原理！如果你对深度学习和自然语言处理感兴趣，那么这篇文章绝对不容错过！👩‍💻✨

📚 Transformer是什么？

Transformer是由Google的研究员们在2017年提出的一种全新的序列到序列模型。它彻底改变了自然语言处理领域，尤其是翻译、文本生成和问答等领域。相比于之前的RNN和LSTM模型，Transformer不仅训练速度快得多，而且在很多任务上的表现也更好！

💻 Transformer的关键组成部分

1. 自注意力机制 (Self-Attention)

这是Transformer的核心。它允许模型关注输入序列中的不同位置，以更好地理解上下文信息。🌟

2. 编码器-解码器架构 (Encoder-Decoder Architecture)

Transformer由多个编码器和解码器层组成。编码器负责处理输入序列，而解码器则根据编码器的输出生成输出序列。🔗

3. 层归一化 (Layer Normalization)

为了加速训练过程，每个子层之后都会添加层归一化，这有助于缓解梯度消失问题。📊

4. 残差连接 (Residual Connections)

残差连接可以绕过子层，直接将输入传递给子层后面的层归一化层，这有助于训练更深的网络。🌈

📊 公式与解析

1. 自注意力公式

让我们来看看自注意力是如何工作的。假设我们有一个输入序列，我们想要计算每个位置对其他位置的关注程度。

公式

$$Attention(Q,K,V)=softmax\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

• ( Q ) 表示查询矩阵 (Queries)
• ( K ) 表示键矩阵 (Keys)
• ( V ) 表示值矩阵 (Values)
• ( d_k ) 是键向量的维度

解析

自注意力通过计算查询向量 ( Q ) 和键向量 ( K ) 的点积，然后除以 $$\sqrt{d_k}$$来缩放结果，最后应用softmax函数得到注意力权重。这些权重随后被用来加权值向量 ( V )，从而得到最终的输出向量。

2. 编码器与解码器

编码器

每个编码器层包含两个子层：多头自注意力（Multi-Head Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Network）。这两个子层之间使用残差连接和层归一化。

解码器

解码器除了包含与编码器相同的子层外，还有一个额外的多头自注意力层，用于解码器内部的自注意力。

图解

图中展示了Transformer的基本架构，可以看到编码器和解码器的结构。

🏆 成果展示

通过使用Transformer模型，你可以在各种自然语言处理任务中取得卓越的成绩！无论是翻译还是文本生成，Transformer都是现代NLP技术的基石之一。如果你对这个项目有任何疑问，或者想要分享你的成果，欢迎留言讨论！喜欢我的请点赞，关注收藏我，我将带来更多人工智能相关知识👩‍💻✨

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