第1章
Transformer模型基础

Transformer模型在深度学习中开创了序列建模的新范式，尤其在自然语言处理和计算机视觉等领域展现了卓越的性能。

Transformer模型的基础组件包括Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型、自注意力与多头注意力机制、残差连接与层归一化、位置编码等模块。本章从Transformer基础知识出发，围绕Transformer模型的核心组件展开详细讨论。

首先，介绍Seq2Seq模型中的编码器－解码器工作原理及其实现方法，深入解析文本数据如何通过分词器和嵌入层进行处理并进入模型。随后，聚焦自注意力和多头注意力机制，阐述QKV矩阵生成、点积运算等关键步骤，以及多头注意力在序列任务中的重要作用。此外，残差连接和层归一化的实现与其在稳定训练过程中的重要性将为模型的优化提供指导。最后，将细致分析位置编码器的设计及其在无序数据中的作用。这些内容将为进一步理解和应用Transformer模型奠定坚实的技术基础。 gitXxNE/oIrKfFGM9aUGutFoeRv2llTlxWW0+4hSaHH3aDkVqSGCRFU70G5UDCtr