Transformer是谷歌2017年提出的神经网络架构，通过自注意力机制捕捉单词间依赖关系。以翻译任务为例，其工作流程包括：1)文本编码为嵌入向量(含位置信息)；2)线性变换生成查询、键、值向量；3)Softmax归一化计算权重；4)循环处理直至解码输出结果。该架构是ChatGPT等大语言模型的基础。
Transformer是一个神经网络，它的核心功能是对输入数据进行矩阵变换处理，将输入的每个词与其他单词进行计算，算出这个词与其他单词的相关度，从而捕捉输入序列中各单词的相互依赖关系。
Transformer模型架构是由谷歌2017年发表的《Attention is All You Need》论文中提出的，我们比较熟悉的ChatGPT文本生成工具就使用Transformer架构来进行预测、摘要和问答等。
2.1.1 Transformer流程简单示例
例如现在要将“Je suis étudiant”翻译成“I am a student”。Transformer首先会将自然语言“Je suis étudiant”进行拆分编码，用专业术语讲叫嵌入（Embedding）。嵌入后，“Je suis étudiant”在内存中就变成了3个向量。类似下面这样：
要注意，这里不仅有单词本身的嵌入，还有单词位置的嵌入，所以在向量中会叠加单词的位置信息。
其次，Transformer通过线性变换将上一步输入的向量映射为查询向量（Q）、键向量（K）和值（V）向量。这一步映射是为了做注意力计算，即计算单词之间的关联程度。
第三步，应用一个函数：Softmax进行归一化处理。这个归一化处理简单理解就是用输出数据算出一个权重值，所有单词得到的权重值都要是正值，并且和为1。接下来用这个权重构建输出向量。
比如第一个单词输出I，接下来查询到am与I的权重较大（关系密切），则接下来会输出am的向量。
第四，将输出的单词加入到输入序列中，继续循环进行前面的处理。
最终，当输入序列处理到结尾的时候，将输出向量解码转换为预测结果“I am a student”。
最后
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