transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解
关键词：Transformer, 自注意力机制, 编码器-解码器, 预练习, 微调, NLP, 机器翻译
<hr> 作者：禅与计算机步伐设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
<hr> 1. 配景介绍
1.1 题目的由来
自然语言处置惩罚（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。传统的NLP任务如机器翻译、文天职类等，大多采用基于短语的统计模型，如统计机器翻译（SMT）和条件随机场（CRF）。然而，这些模型的性能往往受到语言复杂性和数据量的限制。
随着深度学习技能的快速发展，神经网络在NLP领域的应用取得了显著结果。然而，早期的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在处置惩罚长间隔依赖和并行计算方面存在缺陷。
为了解决这些题目，Google Research于2017年提出了Transformer架构，彻底颠覆了NLP领域的传统模型。Tran
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