Transformer模型简介

Transformer模型自从2017年被提出以来，就以其优异的性能在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大成功。它的设计哲学是完全基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism），这使得模型能够在处理序列数据时，更有效地捕捉长距离依赖关系。不同于此前的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)，Transformer不依赖序列数据的迭代处理，能够并行处理序列，从而大幅提高了处理效率和模型性能。

Transformer架构

Transformer架构主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责处理输入序列，解码器则基于编码器的输出及之前的解码器输出生成目标序列。两者均由多个相同的层堆叠而成，每一层包含两个主要部分：自注意力层和前馈神经网络。自注意力机制允许模型在序列的任意位置间直接进行交互和学习，使得Transformer能够更好地理解文本。

代码示例

使用Hugging Face的transformers库来加载一个预训练的Transformer模型，并对一个句子进行编码。

from transformers import BertTokenizer, BertModel# 初始化分词器和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')# 准备输入
inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")# 前向传播，获取编码后的表示
with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)# 获取最后一层的隐藏状态
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
print(last_hidden_states)