Transformer：颠覆NLP的自注意力革命

Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构，以下是对其的详细介绍：

• 提出背景与应用：2017年，Vaswani等人在《Attention Is All You Need》论文中首次提出Transformer架构，它主要用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本生成等。
• 核心原理：文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词”。模型通过自注意力机制处理用户给定的文本（prompt），从而预测下一个最有可能出现的词。自注意力机制是Transformer的核心创新，它能让模型处理整个序列，更有效地捕捉长距离依赖关系，这是相较于之前的RNN架构的重大优势。
• 模型结构
  • 嵌入层（Embedding）：将文本输入分割成词元（token），可以是单词或子词，然后将这些词元转换成能够捕捉词语语义含义的数值向量，即嵌入（embeddings）。
  • Transformer块：是模型处理和转换输入数据的基本构建单元，每个块包含注意力机制和多层感知器（MLP）层。注意