第1章
Transformer与自然语言处理概述

Transformer模型作为现代自然语言处理（NLP）的核心架构，以其高效的多头注意力机制和灵活的层次结构，解决了传统深度学习模型在长序列依赖建模中的难题。其基础架构中的查询（Query）、键（Key）和值（Value）的矩阵计算构成了多头注意力的关键要素，位置编码（Positional Encoding）则通过正弦和余弦函数，使模型具备顺序意识，确保在无循环结构的前提下处理序列信息。此外，层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connection）在每一层的应用，有效保障了深层网络的稳定性。

本章首先介绍Transformer模型的基础架构与原理，然后介绍卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的局限，并进一步分析BERT模型与GPT模型的特性和应用，以及自注意力机制的优势，最后讨论迁移学习策略，使Transformer模型适应更多领域需求，为读者深入掌握Transformer模型奠定理论和实践基础。 NKEpRJTdpn3G79ns+fUCZDGqYbtpeuFPT6z5DgSUXprolHMX8fJos5UF496NNoZX