Transformer是一种基于注意力机制的深度学习架构，专门用于处理序列数据，尤其在自然语言处理领域取得了重大突破。它由Google于2017年首次提出，并在各种NLP任务中表现出色，如机器翻译、文本生成和情感分析。
主要特点包括：
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自注意力机制：Transformer的核心是自注意力（Self-Attention）机制，它使模型能够在处理序列数据时同时关注不同位置的信息，从而捕捉长距离的依赖关系。自注意力计算每个位置与其他所有位置的权重，形成一个权重分布，这样每个位置都能融合来自其他位置的信息。
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多头注意力：Transformer引入了多头注意力（Multi-Head Attention）机制，即将自注意力拆分成多个头，每个头学习不同的表示。这使模型能够捕获不同关系的信息，并提高了表示能力。
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位置编码：由于自注意力机制没有固定的顺序，位置编码被引入以保留单词的顺序信息。位置编码被加到输入嵌入中，以帮助模型理解单词的位置关系。
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编码器-解码器结构：Transformer通常由编码器和解码器两个部分组成。编码器负责将输入序列转化为上下文感知的表示，解码器利用编码器的输出和自身的自注意力生成输出序列。
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残差连接和层归一化：为了训练更深的网络，Transformer使用残差连接和层归一化，使梯度传播更稳定，加速训练。
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位置映射：在编码器和解码器的每一层都包含多头自注意力和前馈神经网络，它们通过不同的位置映射和参数共享来处理不同层次的语义。
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Transformer应用：Transformer架构的一个重要应用是GPT系列，用于生成文本。另一个是BERT，它通过双向编码器来进行预训练，用于各种NLP任务的微调。
Transformer的出现对于NLP领域的发展产生了深远的影响，它极大地提高了模型在处理长文本和捕捉语义关系方面的能力，为许多NLP任务带来了新的突破