是一種在自然語言處理 (NLP) 領域引起革命性突破的深度學習架構，尤其在處理序列到序列 (Seq2Seq) 的任務上表現出色。它完全依賴於注意力機制（特別是自注意力）來建模序列中元素之間的依賴關係，而不再像傳統的 RNN 那樣依賴於循環結構。
Transformer 模型的主要組成部分：
Transformer 模型主要由以下幾個核心部分組成：- 輸入和輸出嵌入 (Input and Output Embeddings):
- 首先，輸入序列（例如，一個句子的單詞）會被轉換成詞嵌入（Word Embeddings），將每個詞語表示成一個高維向量。 對於輸出序列（例如，翻譯後的句子），同樣會使用詞嵌入。
- 位置編碼 (Positional Encoding):
- 由於 Transformer 模型沒有像 RNN 那樣的內在順序性，為了讓模型能夠理解序列中詞語的順序信息，需要向輸入和輸出的詞嵌入中加入位置編碼。 位置編碼是一個與詞嵌入維度相同的向量，它為序列中的每個位置都提供一個獨特的表示。
- 編碼器 (Encoder):
- 編碼器由多個相同的層堆疊而成（論文中通常是 6 層）。 每一層都包含兩個主要的子層： 多頭自注意力機制 (Multi-Head Self-Attention): 輸入的嵌入（加上位置編碼）會通過多個並行的自注意力機制，讓模型能夠同時關注輸入序列中不同位置之間的關係。 前饋神經網路 (Position-wise Feed-Forward Network): 自注意力機制的輸出會被送到一個位置前饋神經網路，這個網路對序列中的每個位置獨立地進行相同的非線性變換。 在每個子層之後，都會使用殘差連接 (Residual Connections) 和層歸一化 (Layer Normalization)。殘差連接有助於訓練更深的網路，而層歸一化則可以加速收斂並提高穩定性。
- 解碼器 (Decoder):
- 解碼器也由多個相同的層堆疊而成（層數通常與編碼器相同）。 每一層都包含三個主要的子層： 帶有掩碼的多頭自注意力機制 (Masked Multi-Head Self-Attention): 與編碼器中的自注意力類似，但這裡加入了「掩碼 (masking)」機制，以防止解碼器在預測當前位置的詞語時看到後續的詞語（這在訓練時很重要，因為我們希望模型僅根據已經生成的詞語來預測下一個詞語）。 多頭注意力機制 (Multi-Head Attention): 這個子層接收來自前一個解碼器層的輸出和編碼器的輸出，讓解碼器能夠關注輸入序列中與當前要生成的輸出相關的部分。 前饋神經網路 (Position-wise Feed-Forward Network): 與編碼器中的前饋神經網路相同，對每個位置獨立地進行處理。 同樣地，在每個子層之後也會使用殘差連接和層歸一化。
- 線性層和 Softmax 層 (Linear Layer and Softmax Layer):
- 解碼器的最終輸出會通過一個線性層，將其映射到詞彙表的大小。 然後，應用 Softmax 函數將這些線性層的輸出轉換成概率分布，表示下一個詞語在詞彙表中的可能性。
Transformer 模型的工作流程 (簡化版):
- 輸入序列經過詞嵌入和位置編碼。
- 編碼器的多個層逐個處理輸入，每一層都進行自注意力和前饋運算，並使用殘差連接和層歸一化。最終，編碼器生成一個表示輸入序列的輸出。
- 解碼器也接收輸出序列的嵌入和位置編碼（在訓練時是目標序列，在推理時是已生成的序列）。
- 解碼器的每一層都進行帶掩碼的自注意力、對編碼器輸出的注意力以及前饋運算，同樣使用殘差連接和層歸一化。
- 解碼器的最終輸出通過線性層和 Softmax 層，生成預測的下一個詞語的概率分布。
Transformer 模型的主要優勢：
- 並行計算能力強： 由於不依賴於循環結構，Transformer 模型可以並行地處理序列中的所有元素，這大大加快了訓練速度，尤其對於長序列。
- 捕捉長距離依賴關係： 自注意力機制可以直接計算序列中任意兩個位置之間的依賴關係，有效地解決了傳統 RNN 在處理長序列時遇到的梯度消失和長期依賴問題。
- 性能優越： Transformer 模型在多個 NLP 任務上都取得了 state-of-the-art 的成果，例如機器翻譯、文本摘要、文本生成等。
Transformer 模型的一些變體和應用：
Transformer 模型是許多現代 NLP 模型（例如 BERT、GPT、RoBERTa、T5 等）的基礎架構，它們在 Transformer 的基礎上進行了各種改進和調整，以適應不同的任務需求。
總之，Transformer 模型架構是一種強大且具有開創性的深度學習模型，它通過完全依賴注意力機制，改變了序列數據處理的方式，並在 NLP 領域取得了巨大的成功。
