2024年4月21日发(作者：win10无线适配器或访问点有问题)
Transformer模型的基础技术主要包括以下几个方面：
1. 注意力机制：Transformer模型通过引入注意力机制来处理序
列数据。在传统的循环神经网络（RNN）中，每个输入都需要按顺序
进行处理，这可能导致信息的丢失。相比之下，Transformer模型通
过注意力机制动态地分配注意力，可以在序列中的不同位置之间进行
比较，以确定哪些部分最相关。这种机制可以提高模型对于整个序列
内容的理解能力。
2. 多头自注意力机制：在Transformer模型中，编码器和解码器
都由多层子层构成。其中，每个子层都使用多头自注意力机制。自注
意力机制可以将输入序列中的每个位置与其他位置进行比较，以确定
哪些部分最相关。然后，每个位置的向量都会通过一个前馈神经网络
进行线性变换和激活函数处理。这种机制可以帮助模型更好地理解整
个序列的内容。
3. 前馈神经网络：在Transformer模型中，前馈神经网络被用于
将上下文相关的向量映射到输出空间，生成模型的最终输出。这是一
种全连接的神经网络结构，通过将上下文相关的向量进行线性变换和
激活函数处理，生成最终的输出。
4. 残差连接和层归一化：为了帮助模型更快地收敛并提高准确
性，Transformer模型还采用了残差连接和层归一化技术。残差连接
允许模型跳过一些层，以便更好地捕捉输入的复杂性。层归一化则对
每个样本的特征进行规范化，以提高模型的鲁棒性。
这些基础技术共同构成了Transformer模型的核心，使其在处理
长序列数据时比传统的递归神经网络更有效，被广泛应用于各种自然
语言处理任务中。
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