图解 Transformer [译]
原文中文，约9400字，阅读约需23分钟。发表于：。深入浅出地探索 Transformer 背后的数学原理，了解其工作原理。在本篇博客文章中，我们将详细展示一个 Transformer 模型在数学上的端对端（end-to-end）实例。我们的目标是彻底理解模型是如何运作的。为了让这个过程更加易于操作，我们将对模型进行大量简化。考虑到我们需要亲手进行不少数学计算，我们会减少模型的维度。比如说，我们不会使用 512...
本文介绍了Transformer模型的工作原理和应用，包括编码器、解码器、自注意力层和前馈神经网络。Transformer利用注意力机制提升模型训练速度，适合并行处理。同时讨论了多头注意力机制和位置编码的作用，以及模型的训练过程和损失函数。最后，提出了相关研究和进一步探索的方向。
