Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，由 Google 在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出，最初用于机器翻译任务，现已广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域。
### 核心特点：
1. **自注意力机制（Self-Attention）**
- 允许模型在处理序列中的每个元素时，动态关注所有其他元素的信息，捕捉长距离依赖关系。
- 通过计算 Query、Key、Value 的权重矩阵，实现全局上下文感知。
2. **多头注意力（Multi-Head Attention）**
- 将注意力机制拆分为多个并行的“头”，每个头学习不同的特征表示，增强模型的表达能力。
3. **位置编码（Positional Encoding）**
- 通过正弦或余弦函数为序列中的每个位置赋予固定的位置信息，解决无循环结构导致的顺序丢失问题。
4. **编码器-解码器结构**
- **编码器**：将输入序列转换为上下文向量（如机器翻译中的源语言编码）。
- **解码器**：基于编码器输出生成目标序列（如目标语言翻译）。
### 关键组件：
- **层归一化（Layer Normalization）**：稳定训练过程，加速收敛。
- **残差连接（Residual Connection）**：缓解深层网络的梯度消失问题。
- **前馈神经网络（Feed-Forward Network）**：对每个位置的特征进行非线性变换。
### 典型应用：
- **自然语言处理**：机器翻译、文本生成（GPT、BERT）、情感分析、问答系统等。
- **计算机视觉**：图像分类（ViT）、目标检测、视频理解等。
- **多模态任务**：图文生成、语音识别等。
### 优势与挑战：
- **优势**：并行计算能力强（相比循环神经网络）、长距离依赖处理高效、可扩展性高。
- **挑战**：计算资源需求大（参数量多、内存占用高）、对短序列任务可能效率不足。
### 工具与框架：
- **PyTorch**：通过 `torch.nn.Transformer` 模块实现。
- **TensorFlow/Keras**：使用 `tf.keras.layers.Transformer` 构建模型。
- **Hugging Face Transformers**：提供预训练模型（如 BERT、GPT-2）及快速微调工具。
Transformer 的出现深刻改变了深度学习的研究范式，其核心思想（注意力机制）已成为各类复杂模型的基础组件。
