Transformer 架构是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，由 Google 团队在 2017 年的论文 《Attention Is All You Need》 中首次提出。
Transformer 彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并成为现代大语言模型（如GPT、BERT等）的核心基础。
Transformer 与循环神经网络（RNN）类似，旨在处理自然语言等顺序输入数据，适用于机器翻译、文本摘要等任务。然而，与 RNN 不同，Transformer 无需逐步处理序列，而是可以一次性并行处理整个输入。
本章节将带你深入了解Transformer的核心思想、架构组成和工作原理，帮助你掌握这一革命性技术的基础知识。
Transformer 架构图
左边为编码器，右边为解码器。
1. 输入处理（底部）
2. 编码器（左侧）
3. 解码器（右侧）
4. 输出（顶部）
Transformer 的核心思想
自注意力机制(Self-Attention)
Transformer 的核心思想是完全依赖注意力机制（无需循环或卷积结构）来捕捉输入序列中的全局依赖关系，从而实现高效的并行计算和更强的长距离依赖建模。
实例
公式：
多头注意力（Multi-Head Attention）
位置编码（Positional Encoding）
前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）
残差连接与层归一化（Residual Connection & Layer Norm）
并行处理能力
与传统RNN/LSTM不同，Transformer可以并行处理整个序列，极大提高了训练效率。
全局依赖建模
无论词与词之间的距离有多远，Transformer都能直接建立依赖关系，解决了长距离依赖问题。
编码器-解码器结构
Transformer采用经典的编码器-解码器架构，但每个部分都由多层相同的模块堆叠而成。
编码器(Encoder)
解码器(Decoder)
解码器在编码器基础上增加了：
位置编码(Positional Encoding)
由于Transformer没有循环结构，需要显式地注入位置信息。
正弦位置编码公式
公式分为两部分，分别对应位置编码向量的偶数维和奇数维： 偶数维（2i） ， 奇数维（2i+1） 。
参数说明：
pos ：词在序列中的位置（如第 1 个词、第 2 个词等）。
i ：位置编码向量的维度索引（ 0 ≤ i < d_model/2 ）。
d_model ：位置编码的维度（通常与词向量的维度相同，如 512、768 等）。
位置编码的特点
Transformer 的优势
与传统架构的对比
实际应用优势
实践练习
练习1：实现基础的自注意力
练习2：理解位置编码
常见问题解答
Q: Transformer为什么比RNN更适合长文本？ A: RNN需要逐步传递信息，长距离依赖容易丢失；而Transformer可以直接建立任意两个词之间的关系。
Q: 位置编码为什么选择正弦函数？ A: 正弦函数具有周期性且可以表示相对位置关系，同时可以扩展到训练时未见过的序列长度。
Q: Transformer的主要计算瓶颈在哪里？ A: 自注意力机制的空间复杂度是O(n²)，处理长序列时会消耗大量内存。
总结
Transformer架构通过自注意力机制彻底改变了序列建模的方式，其核心优势在于：
掌握Transformer的基本原理是学习现代NLP技术的重要基础，也是理解BERT、GPT等前沿模型的关键。
