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transformer来龙去脉

时间: 2025-05-12 21:34:16 浏览: 14

### Transformer模型的起源与发展 Transformer是一种由Vaswani等人于2017年提出的神经网络架构，最初设计用于解决自然语言处理（NLP）领域中的机器翻译问题[^5]。该模型的核心创新在于引入了Self-Attention机制，这种机制允许模型在处理序列数据时更高效地捕获长距离依赖关系。随着研究的深入，Transformer逐渐超越了传统RNN和LSTM模型，在性能和效率方面表现出显著优势。由于其并行化能力以及强大的表达能力，Transformer迅速成为NLP领域的主流架构，并扩展到其他领域如计算机视觉（CV）。例如，Vision Transformer（ViT）成功将Transformer的思想应用于图像处理任务中，通过将图像划分为一系列小块(patch)，利用Self-Attention来建模全局特征[^2]。此外，不同形式的Transformer模型也相继涌现，包括仅含Encoder部分的BERT、专注于Decoder端的GPT系列以及兼具两者功能的Seq2Seq模型如T5等[^4]。这些变体进一步推动了各类具体应用场景下的技术进步。 ```python import torch.nn as nn class TransformerModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers): super(TransformerModel, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model) self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers, num_decoder_layers=num_decoder_layers) def forward(self, src, tgt): src_emb = self.embedding(src) tgt_emb = self.embedding(tgt) output = self.transformer(src_emb, tgt_emb) return output ``` 上述代码展示了一个简单的PyTorch实现版本的Transformer框架概览，体现了其基本组成模块及其连接方式。

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