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Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它主要用于自然语言处理（NLP）任务，但后来也被成功应用于其他领域，如计算机视觉。

核心概念

自注意力机制（Self-Attention）：

Transformer的核心是自注意力机制。它允许模型在处理一个词时，同时考虑句子中的其他词，从而更好地理解上下文。自注意力机制通过计算每个词与其他词的相关性来决定每个词的重要性，从而为每个词生成一个加权表示。

编码器-解码器结构：

Transformer通常由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列（如句子）转换为一系列隐藏表示，而解码器则利用这些表示来生成输出序列（如翻译后的句子）。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层包含自注意力机制和前馈神经网络。

位置编码（Positional Encoding）：

由于Transformer没有递归或卷积结构，它无法自然地处理序列的顺序。因此，引入了位置编码来为每个位置的词提供其在序列中的位置信息。通俗解释

想象一下，你正在阅读一本书，并且需要将书中的内容翻译成另一种语言。Transformer就像是一个智能助手，它可以帮助你更好地理解书中的每个词，并考虑它们在句子中的关系。

自注意力机制：当你读到一个词时，助手会告诉你这个词与其他词的关系，帮助你更好地理解整个句子的意思。编码器-解码器结构：编码器部分帮助你理解原文的意思，解码器部分则帮助你将理解的内容翻译成另一种语言。位置编码：助手还会告诉你每个词在句子中的位置，确保你在翻译时不会混淆顺序。

通过这种方式，Transformer能够高效地处理长距离依赖关系，并且在许多NLP任务中取得了显著的性能提升。

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