理解Transformer模型结构

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Transformer模型自2017年由Vaswani等人提出以来，在自然语言处理（NLP）领域引发了革命性的变革。这一模型的核心在于其独特的自注意力机制和多头注意力机制，以及由编码器和解码器构成的精妙架构。

Transformer模型的核心架构由编码器和解码器两大部分组成。这两部分各自包含多个相同的层堆叠而成，每一层都包含特定的子层设计，旨在处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。

编码器（Encoder）

负责处理输入序列，并生成上下文丰富的表示。它由多个相同的层堆叠而成，每层包含两个主要的子层——多头注意力机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。此外，编码器还引入了位置编码（Positional Encoding），以保留序列中单词的顺序信息，因为Transformer本身不具有处理序列顺序的能力。