Transformer，带你走进其原理之门（下）

纵横捭阖，通览 Transformer 的运转之道

Transformer 模型在自然语言处理领域掀起了轩然大波，自横空出世以来，便成为深度学习领域一颗璀璨的明珠。本篇博文旨在为您揭开 Transformer 模型的面纱，探究其内部运作的奥秘，带领您领略其强大的文本处理能力。

解码 Transformer 的运行奥秘：窥探 Encoder 和 Decoder 的运作原理

Transformer 模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个模块组成，就像齿轮相互咬合般紧密协作。编码器负责将输入序列转换为中间表示，而解码器则利用该表示生成输出序列。

1. 编码器：以全局视野，捕捉语境精髓

编码器是一个多层结构，每层由自注意力层和前馈层组成。自注意力层能够让每个元素同时关注其他所有元素，从而捕捉序列中元素之间的关系。前馈层则为每个元素添加非线性变换，进一步增强模型的表示能力。

2. 解码器：巧借上下文，解码输出有乾坤

解码器与编码器结构相似，但拥有额外的注意力层，称为“解码器自注意力层”。这一层允许解码器关注自身已经生成的输出，并结合编码器生成的中间表示，从而生成下一个输出元素。

揭秘关键组件：Multi-Head Self-Attention 和 Multi-Head Attention

Multi-Head Self-Attention 和 Multi-Head Attention 是 Transformer 模型的关键组成部分。它们分别用于计算元素之间的注意力权重和将多个注意力头的结果合并成一个综合表示。

1. Multi-Head Self-Attention：多视角审视，洞察全局关联

Multi-Head Self-Attention 层由多个自注意力头组成。每个头学习不同的注意力模式，从而从不同角度捕捉元素之间的关系。这些头部的结果随后被连接起来，形成一个更丰富的表示。

2. Multi-Head Attention：借鉴外部，融会贯通

Multi-Head Attention 层与 Multi-Head Self-Attention 层类似，但它将来自编码器的中间表示作为输入。这使得解码器能够将编码器中捕获的语境信息与自身已经生成的输出相结合，从而生成下一个输出元素。

结语：以 Transformer 为引，探寻深度学习之美

Transformer 模型是深度学习领域的一颗璀璨明珠，其强大的文本处理能力令人惊叹。通过剖析其核心组件——Multi-Head Self-Attention 和 Multi-Head Attention，以及编码器和解码器的运作原理，我们得以窥见 Transformer 模型内部运作的奥秘。希望这篇博文能够帮助您更好地理解 Transformer 模型，并在您的项目中运用其强大的文本处理能力。