Transformer 架构详解

#Transformer 架构

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构，由 Google Brain 在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出。

#核心组件

1. 自注意力机制（Self-Attention）
2. 多头注意力（Multi-Head Attention）
3. 位置编码（Positional Encoding）
4. 前馈神经网络（Feed-Forward Network）

#自注意力公式

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) * V

import torch
import torch.nn.functional as F

def scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask=None):
    d_k = Q.size(-1)
    scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / (d_k ** 0.5)
    if mask is not None:
        scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
    attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
    return torch.matmul(attention_weights, V), attention_weights

#为什么用 Transformer？

• ✅ 并行计算能力强（不像 RNN 需要顺序处理）
• ✅ 长距离依赖建模更好
• ✅ 可扩展性强，适合大规模预训练

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