Transformer是一種基于自注意力機制（Self-Attention）的序列到序列（Seq2Seq）模型架構(gòu)，由google在2017年提出。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型相比，Transformer在處理長序列時具有更好的捕捉依賴關(guān)系和并行計算能力，因此在機器翻譯、文本生成等自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。
Transformer模型主要由兩個部分組成：編碼器和解碼器。編碼器的作用是將輸入序列轉(zhuǎn)化為一系列高層次的特征表示，解碼器則根據(jù)這些特征表示來生成目標序列。
編碼器
編碼器由多個相同的層組成，每一層都由兩個子層組成：自注意力機制層和全連接前饋網(wǎng)絡(luò)層。自注意力機制層主要用于學(xué)習(xí)輸入序列中各個位置之間的關(guān)系，全連接前饋網(wǎng)絡(luò)層則用于將每個位置的特征表示映射到一個更高維度的空間中。在自注意力機制層中，我們會根據(jù)輸入序列中每個位置的特征來計算它與其他位置的相似度，然后對相似度進行歸一化處理，得到一個加權(quán)的向量表示，這個過程就叫做注意力機制。
解碼器
解碼器也由多個相同的層組成，每一層也包含兩個子層：自注意力機制層和編碼器-解碼器注意力機制層。自注意力機制層和編碼器中的自注意力機制層是類似的，用于學(xué)習(xí)解碼器輸入序列中各個位置之間的關(guān)系；編碼器-解碼器注意力機制層則用于將編碼器的輸出特征和解碼器的輸入序列進行對齊，從而將編碼器的信息引入到解碼器中。
在Transformer模型中，輸入的序列首先通過詞嵌入（word Embedding）層得到詞向量表示，然后再通過位置編碼（Positional Encoding）層將序列中的位置信息編碼到詞向量中。編碼器和解碼器都包含多個Transformer模塊，每個Transformer模塊中包含了一個自注意力機制和一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-Forward.NETwork）。自注意力機制用于學(xué)習(xí)輸入序列中的依賴關(guān)系，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則用于對注意力機制的輸出進行處理。在解碼器中，還增加了一個注意力機制，用于對編碼器輸出進行加權(quán)求和，從而得到最終的輸出序列。
Transformer模型架構(gòu)的發(fā)展主要集中在以下幾個方面：
Transformer-XL
Transformer-XL是在原始Transformer模型的基礎(chǔ)上提出的改進型模型。傳統(tǒng)的Transformer模型只能處理有限長度的序列，但在實際應(yīng)用中，有些任務(wù)需要處理更長的序列，如文檔或長篇小說等。為了解決這個問題，Transformer-XL采用了一種新的架構(gòu)，稱為“相對位置編碼（Relative Positional Encoding）”，可以處理更長的序列。
BERT
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的預(yù)訓(xùn)練模型，主要用于自然語言處理任務(wù)。BERT模型使用了Transformer模型的編碼器部分，通過預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到高質(zhì)量的語言表示，然后可以通過微調(diào)來適應(yīng)各種下游任務(wù)。BERT模型的出現(xiàn)，推動了自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展。
GPT
GPT（Generative Pre-trAIned Transformer）是由OpenAI于2018年提出的預(yù)訓(xùn)練模型，也基于Transformer架構(gòu)。GPT主要用于自然語言生成任務(wù)，如文本生成、機器翻譯等。GPT模型使用了Transformer的解碼器部分，并通過預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到高質(zhì)量的語言表示，從而實現(xiàn)了非監(jiān)督式的語言生成。
XLNet
XLNet是由CMU和谷歌等機構(gòu)共同開發(fā)的預(yù)訓(xùn)練模型，采用了Transformer-XL的相對位置編碼，并且引入了一種新的預(yù)訓(xùn)練方法，稱為“可擴展性的自回歸性（Permutation Language Modeling）”。相比于BERT模型，XLNet模型在自然語言處理任務(wù)上取得了更好的性能。
Transformer模型作為一種基于自注意力機制的模型架構(gòu)，已經(jīng)成為處理序列到序列任務(wù)的主流模型之一，并且在自然語言處理、語音識別、計算機視覺等領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。
