本PPT旨在介绍Transformer模型的基础知识和工作原理，涵盖其架构特点、机制创新以及应用场景等核心内容。
Transformer 模型是深度学习领域中的一个重要模型，主要用于解决序列到序列的问题，例如文本摘要、机器翻译和问答系统等。以下是关于 Transformer 模型的背景知识及其工作原理。
### Encoder-Decoder 架构
Transformer 的核心架构是Encoder-Decoder结构，用于处理从一个序列生成另一个序列的任务。其中，Encoder负责将输入数据转换为语义编码；而 Decoder 则利用这些编码来产生输出序列。
### Encoder 组件
在 Transformer 中，Encoder 接收一系列的输入，并将其转化为一种能够代表其含义的形式（即“语义表示”）。这一过程并不局限于使用传统的 RNN、LSTM 或 GRU 架构。实际上，在Transformer中，该步骤通过多头注意力机制和前馈神经网络完成。
### Decoder 组件
Decoder 接受Encoder生成的编码作为输入，并基于这些信息构建输出序列。同样地，传统上用于此目的的RNN架构在这里被更复杂的自注意机制所取代，以提高效率并捕捉长距离依赖关系。
### Attention 机制与 Self-Attention
**注意力（Attention）机制**允许模型在处理每个位置时关注输入中的特定部分，从而提高了学习能力。而 **Self-Attention** 是这一概念的扩展版本，在其中模型不仅考虑整个句子或序列的信息，还能专注于单个元素与其他所有元素之间的关系。
### Query, Key 和 Value
这三个术语定义了注意力机制中不同角色的数据：
- **Query** 代表Decoder想要了解Encoder编码信息的需求。
- **Key** 表示Encoder输出的每一个点的位置索引（或者说是“键”）。
- **Value** 是与每个位置相关联的实际数据或特征。
### Transformer 的优点
1. 处理长序列的能力：Transformer 可以有效处理非常长的数据输入，而不会像传统的递归模型那样容易遇到梯度消失的问题。
2. 识别复杂的模式和依赖关系：通过其多头注意力机制，可以捕捉到不同层次的上下文信息。
3. 并行计算能力：与序列化的RNN相比，Transformer架构允许大量的并行化操作，从而加快训练速度。
总之，由于这些特性，Transformer 已成为自然语言处理以及计算机视觉等多个领域的研究热点。
5星
