从编码器和词嵌入开始:Transformer架构详解(上)-ChatGPT4o作答+王木头学科学阅读理解
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年提出的,旨在解决序列到序列问题(如机器翻译)。它的核心思想是通过自注意力机制(self-attention)捕捉序列中的长程依赖关系,完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)中的顺序计算方式,因此具有极大的并行计算优势,并且能够处理更长的输入序列。Transformer架构主要由以下几个重要部分组成:1.自注意力机制