Transformer 模型的原理主要包括以下几个方面：
1. 自注意力机制：能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，根据输入序列中不同位置的重要程度，动态地分配注意力权重，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。
2. 位置编码：由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息，为了使模型能够区分不同位置的词语，引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量，与输入词向量相加，用于表示词语在序列中的位置信息，通常基于正弦和余弦函数计算得到。
3. 多头注意力机制：通过引入多头注意力机制，可以并行地学习多个注意力表示，从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量，并计算注意力分数，然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。
4. 残差连接和层归一化：在每个子层（SelfAttention 层和前馈神经网络层）的输入和输出之间都引入了残差连接，并对输出进行层归一化。残差连接可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题，层归一化可以加速训练过程，并提高模型的泛化能力。
5. 位置感知前馈网络：在每个注意力子层之后，包含了位置感知前馈网络，它是一个两层的全连接前馈神经网络，用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算，提高了模型的并行性和计算效率。
通过以上关键点，Transformer 模型能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，并在各种序列到序列的任务中取得了优异的性能。
2024-08-09