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Transformer网络是一种革命性的深度学习架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并成为BERT、GPT等现代模型的核心。

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一、核心思想

1. 完全基于注意力机制：摒弃传统RNN/CNN的循环或卷积结构，完全依赖自注意力（Self-Attention）捕捉序列内全局依赖。
2. 并行计算优势：所有位置的Token可同时处理，显著提升训练效率。

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二、核心组件

1. 自注意力机制（Self-Attention）

• 输入表示：每个Token被映射为三个向量：

  • Query（Q）：当前Token的“提问”向量。维度$d_k$
  • Key（K）：所有Token的“标识”向量。维度$d_k$
  • Value（V）：实际携带信息的向量。维度$d_v$

• 计算步骤：

  1. 计算注意力分数：$\text{Score}=Q\cdot \frac{K^T}{\sqrt{d_k}}$（缩放点积）当Score过大或过小时，Softmax的梯度都会趋近0，通过缩放因子$\frac{1}{\sqrt{d_k}}$将Softmax的输入值被限制在合理范围内，避免进入饱和区（梯度消失）。
  2. 应用Softmax归一化为概率分布。
  3. 加权求和Value向量：$\text{Output}=\text{Softmax}(\text{Score})\cdot V$
     

• 多头注意力（Multi-Head）：
  单一注意力头可能无法捕捉到所有重要的信息子空间。

  • 将查询、键、值分别线性投影到 h个不同的子空间，得到 h个头。
  • 对每个头独立进行缩放点积注意力计算。
  • 将 h个头的输出拼接起来，再通过一个线性变换进行融合。
    

2. 位置编码（Positional Encoding）

• 问题：自注意力本身无顺序信息。
• 解决方案：为输入添加位置编码向量，使用正弦/余弦函数或可学习参数：
  $$P{E}_{(pos,2i)}=\sin (pos/10000^{2i/d})$$
  $$P{E}_{(pos,2i+1)}=\cos (pos/10000^{2i/d})$$

3. 编码器与解码器结构

• 编码器（Encoder）：

  • 包含多层，每层有：
    1. 多头自注意力
    2. 前馈网络（FFN）: 两个全连接层（通常含ReLU激活）
  • 层间有：残差连接 & 层归一化（LayerNorm）

• 解码器（Decoder）：

  • 比编码器多一个“掩码多头自注意力”层。
  • 掩码自注意力：保持自回归性，防止解码时看到未来Token（通过掩码矩阵实现）。即文本生成是按顺序生成的，防止文本顺序错乱。

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三、关键优势

1. 并行性：所有Token同时处理，训练速度远超RNN。
2. 长距离依赖：自注意力直接关联任意两个位置，缓解RNN的梯度消失问题。
3. 可扩展性：通过堆叠层数轻松增大模型规模（如GPT-3有1750亿参数）。

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四、流程示例（以翻译任务为例）

1. 输入处理：源语言序列添加位置编码后输入编码器。
2. 编码器输出：生成富含上下文信息的隐藏表示。
3. 解码器工作：
   • 自回归生成目标序列（如逐词生成译文）。
   • 每一步用掩码自注意力确保仅依赖已生成部分。
   • 多头自注意力关联源与目标序列。
     

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五、应用与变体

• 仅编码器：BERT（文本分类、实体识别）。
• 仅解码器：GPT系列（文本生成）。
• 编码器-解码器：T5、BART（翻译、摘要）。

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六、局限性

• 计算复杂度：自注意力的$O(n^2)$ 复杂度限制长序列处理（如段落级文本）。
• 改进方向：稀疏注意力（如Longformer）、分块处理（如Reformer）。

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七、代码示例（简化版自注意力）

import torch
import torch.nn.functional as Fdef self_attention(Q, K, V):d_k = Q.size(-1)scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / (d_k ** 0.5)attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1)output = torch.matmul(attn_weights, V)return output# 示例输入：batch_size=1, seq_len=3, embedding_dim=4
Q = torch.randn(1, 3, 4)
K = torch.randn(1, 3, 4)
V = torch.randn(1, 3, 4)
print(self_attention(Q, K, V).shape)  # 输出形状: [1, 3, 4]

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Transformer通过其创新的架构设计，成为现代深度学习的基石。理解其核心机制是掌握NLP前沿技术的关键。