“Attention is All You Need”这篇论文彻底改变了机器学习领域，提出了Transformer架构和注意力机制，解决了传统语言模型难以处理长距离依赖和上下文记忆的问题。早期模型如前馈网络缺乏序列记忆，循环神经网络（RNN）虽有所改进，却难以高效扩展，且存在信息压缩导致细节丢失的瓶颈。
Transformer的核心创新在于完全舍弃了递归结构，采用自注意力（Self-Attention）机制，让模型能够同时关注序列中所有词语，并通过并行计算大幅加快训练速度。同时，位置编码（Positional Encoding）赋予模型序列顺序感，残差连接（Residual Connections）与层归一化（Layer Normalization）确保深层网络的稳定训练。多头注意力（Multi-Head Attention）机制使模型能够从多个角度同时捕捉词语间复杂关系。
Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，编码器将输入序列转化为数字表示，解码器基于这些表示逐步生成输出。解码器中的遮蔽自注意力（Masked Self-Attention）防止模型在生成时“偷看”未来词语，交叉注意力（Cross-Attention）则实现编码器与解码器之间的信息交互。
此外，Transformer每层配备前馈神经网络（Feed-Forward Network），进一步提取和转换特征，使模型具备更强表达能力。整个架构的设计，正是为了解决之前模型在记忆、效率和细节保留上的不足。
理解Transformer的演进和细节，有助于深入掌握现代自然语言处理的基础，理解GPT、BERT等大模型背后的原理，也为探索最新技术如稀疏注意力、混合专家模型（MoE）、旋转位置编码（RoPE）打下坚实基础。
Everything About Transformers | #机器学习
Transformer的核心创新在于完全舍弃了递归结构，采用自注意力（Self-Attention）机制，让模型能够同时关注序列中所有词语，并通过并行计算大幅加快训练速度。同时，位置编码（Positional Encoding）赋予模型序列顺序感，残差连接（Residual Connections）与层归一化（Layer Normalization）确保深层网络的稳定训练。多头注意力（Multi-Head Attention）机制使模型能够从多个角度同时捕捉词语间复杂关系。
Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，编码器将输入序列转化为数字表示，解码器基于这些表示逐步生成输出。解码器中的遮蔽自注意力（Masked Self-Attention）防止模型在生成时“偷看”未来词语，交叉注意力（Cross-Attention）则实现编码器与解码器之间的信息交互。
此外，Transformer每层配备前馈神经网络（Feed-Forward Network），进一步提取和转换特征，使模型具备更强表达能力。整个架构的设计，正是为了解决之前模型在记忆、效率和细节保留上的不足。
理解Transformer的演进和细节，有助于深入掌握现代自然语言处理的基础，理解GPT、BERT等大模型背后的原理，也为探索最新技术如稀疏注意力、混合专家模型（MoE）、旋转位置编码（RoPE）打下坚实基础。
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