什么是transformer模型

• 它是编码器和解码器的架构，来处理一个序列对，这个跟seq2seq的架构是一样的。
  如果没接触过seq2seq架构，可以通俗的理解，编码器用来处理输入，解码器用来输出
• 但与seq2seq的架构不同的是，transformer是纯基于注意力的。
  之前花了几篇的篇幅讲注意力，也是在为后面讲解这个模型打基础。

transformer模型无疑是近几年最重要的模型，目前的大模型几乎都以它为基础发展，很多模型的名字都带有缩写T，正是transformer的缩写。
当然transfomer不仅仅用于自然语言处理领域，归集于自然语言处理模块下面来讲，是因为它在自然语言处理领域的应用非常广泛，下面就讲它的几种应用。

transformer 模型在自然语言处理领域的应用

编码器和解码器架构，比较擅长处理QA类的问题，但这个QA不仅仅是一个问题、一个答案的形式，许多的自然语言处理，都可以理解为QA类问题，比如：

1. 真实的QA类问题。比如：机器人问答。
2. 机器翻译。比如中英翻译
3. 摘要提取。输入文章，提取摘要
4. 情感分析。输入评价，输出正面/负面评价
   等等

下面来介绍transformer的架构，看什么样子的架构能实现上面的这些功能

transformer 架构

它出自经典论文《attention is all you need》，论文地址是： http://arxiv.org/abs/1706.03762，本文中的诸多图片都是取自该论文，下面的架构图也是出自论文

从上图就可以看出，transfomer的架构包括左边encoder和右边decoder，下面先来讲encoder部分

encoder

左侧的encoder部分，输入一排input vector向量，输出一排向量，忽略中间的细节来看，是如下的的架构：

中间encoer部分，如果是seq2seq架构，就是RNN，transformer就相对复杂一些：
下面分部分介绍encoder的各个部分：

input处理部分（词嵌入和postional encoding）

输入一排，经过词嵌入input Embedding，再加上位置信息，Postional Encoding （这部分可以在 位置编码有介绍），生成一排向量。
然后进入attention计算

attention部分

transformer最重要的attention部分，这部分是多头注意力。值得注意的是，这部分的输出并不会直接丢给全连接层，还需要在额外经过residual add和layer norm

add

add的操作:
执行residual 残差连接，将attention的输入加到self-attention后的输出

Norm

残差后的输出进行层归一化，层归一化的操作：
不考虑batch，将输入中同一个feature，同一个sample，不同的dimension 计算均值和标准差，然后如下计算

这个操作，用能听得懂的话翻译一下就是，是对每个样本里面的元素进行归一化
整个过程如下：

最终上述部分的输出作为全连接层的输入

Feedforward & add && Norm

上一部分的输出，输入到本部分

Feedforword，实际上就是两层全连接层，中间有激活函数等

当然中间的卷积，可以换成线性层Linear

经过这个全连接层的输出之后，依然要经过残差add 和层归一化norm，然后输出.

add & Norm

这部分 同attention 那一层的操作，此处不赘述

最终encoder的输出

在encoder中，上面这三个步骤是可以重复多次的，所以看到架构图中表示了*N操作。
最终的输出才是encoder的输出。

篇幅所限，下一篇文章继续 transformer的decoder部分 自然语言处理六-最重要的模型-transformer-下