AI大模型应用入门实战与进阶：深入理解Transformer架构_大模型transformer架构 怎么入门

1.背景介绍

自从2017年的“Attention Is All You Need”一文发表以来，Transformer架构已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流架构，其中BERT、GPT等大型模型都采用了Transformer结构。Transformer架构的出现，标志着自注意力机制的兴起，使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系，从而提高了模型的性能。

在这篇文章中，我们将深入探讨Transformer架构的核心概念、算法原理以及具体操作步骤，并通过代码实例来详细解释其实现。最后，我们还将讨论Transformer架构的未来发展趋势与挑战。

2.核心概念与联系

2.1自注意力机制

自注意力机制（Self-Attention）是Transformer架构的核心组成部分，它允许模型在计算输入序列的表示时，关注序列中的不同位置。自注意力机制可以通过计算每个位置与其他所有位置之间的关系来捕捉序列中的长距离依赖关系。

2.2位置编码

位置编码（Positional Encoding）是一种一维的正弦函数，用于在输入序列中加入位置信息。位置编码的目的是帮助模型理解序列中的顺序关系，因为自注意力机制本身无法捕捉序列中的顺序信息。

2.3多头注意力

多头注意力（Multi-Head Attention）是自注意力机制的一种扩展，它允许模型同时关注序列中多个不同的关系。多头注意力可以通过计算多个不同的注意力头来实现，每个注意力头关注序列中的不同关系。

2.4编码器与解码器