引言
Transformer架构自2017年在论文《Attention Is All You Need》中提出以来，彻底改变了自然语言处理领域的格局。它摒弃了传统的循环神经网络结构，完全基于注意力机制构建，不仅提升了模型性能，还大幅提高了训练效率。
自注意力机制
自注意力（Self-Attention）是Transformer的核心组件。它允许模型在处理序列中的每个位置时，能够关注到序列中的所有其他位置，从而捕获长距离依赖关系。
自注意力的计算过程可以概括为：
- 将输入向量转换为
Query、Key、Value三个向量 - 计算Query与所有Key的点积，得到注意力分数
- 对注意力分数进行缩放和Softmax归一化
- 用归一化后的权重对Value进行加权求和
多头注意力
多头注意力（Multi-Head Attention）是对自注意力的扩展。它将输入投影到多个不同的子空间，分别进行注意力计算，然后将结果拼接起来。这使得模型能够同时关注来自不同表示子空间的信息。
位置编码
由于Transformer不包含循环结构，它无法感知序列中元素的位置信息。位置编码（Positional Encoding）通过向输入嵌入添加位置信息来解决这个问题。常用的方法包括正弦位置编码和可学习的位置嵌入。
从Transformer到GPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型基于Transformer的解码器结构，采用自回归方式进行文本生成。通过大规模预训练和指令微调，GPT展现出了强大的语言理解和生成能力。
总结
Transformer架构的出现是深度学习发展史上的重要里程碑。理解其核心原理，对于掌握现代大语言模型至关重要。希望本文能帮助你建立对Transformer的系统认识。