Transformer、BERT等模型原理与应用案例

Transformer、BERT等模型原理与应用案例

Transformer模型原理

Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文"Attention Is All You Need"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。

核心组件

1. 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)

   自注意力机制允许模型在处理某个位置的输入时，关注输入序列中的其他位置。数学表达式为：

   $$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

   其中，$Q$、$K$、