什么是transformer

Transformer是一种深度学习模型架构，它在自然语言处理（NLP）和其他序列到序列任务中得到了广泛的应用。以下是关于Transformer的详细介绍：

起源和基础

• Transformer模型是在2017年由Vaswani等人首次提出的3。
• 它的核心功能是对输入数据的矩阵进行变换处理，通过计算矩阵内部各个向量之间的关系来去除无效信息并加强有效信息8。

关键特性

• Transformer引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时非常有效3。
• 它完全基于自注意力机制，适用于并行化计算，这使得模型训练速度得到显著提升1。

结构组成

• Transformer由Encoder和Decoder两个部分组成，每个部分都包含多个相同的层7。
• 它仅由自注意力和前馈神经网络组成，抛弃了传统的卷积神经网络和递归神经网络6。

应用和影响

• Transformer在处理序列数据方面的效果显著，刷爆了各大翻译任务，并创造了多项新的记录2。
• 它被确立为大多数文本数据应用的领先架构，包括谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列等项目都建立在这个基础上4。

核心概念

• Transformer模型的核心思想是自注意力机制，它能够注意输入序列的不同位置以计算该序列的表示9。
• 模型创建了多层自注意力层组成的堆栈，包括按比缩放的点积注意力（Scaled dot product attention）和多头注意力（Multi-head attention）9。

总结

Transformer是一种创新的深度学习模型，它通过自注意力机制有效地处理序列数据，已经在NLP领域以及图像、视频、声音等领域得到了广泛应用，成为了公认的第四大基础模型结构10。