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Transformer模型是在2017年由Google的研究者Vaswani等人在论文《Attention Is All You Need》中首次提出的。它是为了解决序列到序列（seq2seq）任务，在特别是机器翻译问题上，传统方法如循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）的一些限制。Transformer模型的设计避免了这些模型所固有的序列化计算，从而允许在训练过程中进行更高效的并行处理。
Transformer模型的关键思想是使用了所谓的自注意力机制（Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding）来处理序列数据。以下是Transformer的一些设计要点：
1. 自注意力机制 (Self-Attention): 自注意力允许模型在处理序列的每个元素时，同时考虑序列中的所有其他元素。通过这种方式，模型可以捕获序列内的相关性。自注意力机制具有高效并行计算的优势，并且比那些基于复杂递归或卷积结构的模型更容易学习远程依赖。
2. 多头注意力 (Multi-Head Attention): 在自注意力机制的基础上，Transformer模型采用了多头注意力技术，通过并行地学习序列中不同位置组合的表示来提高注意力机制的能力。
3. 位置编码 (Positional Encoding): 由于Transformer模型不是递归的，并且在其操作中没有任何对时间步骤或序列顺序的隐式表示，因此位置编码被引入来给模型提供关于词语在序列中位置的信息。位置编码可以通过使用一组固定的正弦和余弦函数来生成，然后将其添加到词嵌入中。
4. 分层结构 (Layered Structure): Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每个都包含多个相同的层。每一层包含了多头注意力机制和前馈神经网络，此外每个子层都使用残差连接跟随着层归一化（Layer Normalization）。
5. 前馈网络 (Feed-Forward Networks): 在每个编码器和解码器层中，除了注意力子层之外，还有一个简单的全连接前馈网络，用于处理每个位置的注意力输出，进一步提取特征。
在设计Transformer的过程中，研究者重视了模型的可扩展性和训练效率，这些特性使Transformer成为了自然语言处理领域的一种革命性架构。自从Transformer模型被提出后，它迅速成为了许多NLP任务的基础架构，同时也催生了BERT、GPT等一系列强大的预训练模型。
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Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）是一种模型架构，用于处理将一个序列转换成另一个序列的任务。它通常用于自然语言处理（NLP）领域，比如机器翻译、语音识别和文本摘要等问题。Seq2Seq模型的目的是将输入序列（如一个英文句子）转换成输出序列（如相应的法文句子）。