本章介绍了Transformer模型的基础构成，包括Seq2Seq模型、自注意力与多头注意力机制、残差连接与层归一化、位置编码等关键模块。
Seq2Seq模型奠定了编码器-解码器结构的基本框架。自注意力和多头注意力机制实现了对序列中远距离依赖关系的捕捉，增强了特征表达能力。残差连接和层归一化提高了深层网络的训练稳定性，使模型能够更有效地传递信息。位置编码则为模型提供位置信息，使其能够理解无序文本数据的结构。 vNbxobXTgxBJG4pquGHQkcEgcuQ9NPtVNQEFgdawzFViE2UtUrVVHVcuS51wjJ5o
