Transformer 的概述
Transformer 模型是由谷歌大脑在 2017 年的论文《Attention is
All You Need》中提出的一种基于自注意力机制的深度学习模型，主
要用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）任务中取得了
显著的效果。Transformer 模型以其强大的特征提取能力和高效的并
行计算能力，成为了许多 NLP 任务的首选模型。它由编码器和解码器
两部分组成，编码器负责理解输入序列，而解码器则根据编码器的输
出来生成目标序列。这种结构特别适合于序列到序列（Seq2Seq）的
任务，如机器翻译、文本摘要等。
Transformer 的原理
Transformer 模型的核心原理主要包括以下几个方面：
1. 自注意力机制（Self-Attention）：
1. 自注意力机制是 Transformer 模型的核心组成部分。它允
许模型在处理序列中的每个元素时，能够对序列中的其他元素进行加
权关注。具体来说，通过计算序列中每个元素（如词）与其他元素的
相关性，模型可以动态地捕捉序列中的依赖关系，从而更好地理解上
下文信息。
2. 自 注 意 力 机 制 通 常 通 过 多 头 注 意 力 （ Multi-Head
Attention）来实现，即同时计算多个自注意力头，每个头关注序列的
不同部分，以增加模型的表达能力。
2. 位置编码（Positional Encoding）：
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