图解 Transformer [译]
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原文中文，约9400字，阅读约需23分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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Transformer模型利用注意力机制显著提升模型训练速度，适合并行处理。
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Transformer由编码器和解码器组成，编码器包含自注意力层和前馈神经网络。
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自注意力机制帮助模型在处理特定单词时关注输入句子中的其他单词。
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多头注意力机制增强了模型对不同位置的关注能力，创造多个表示子空间。
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位置编码用于表达输入序列中单词的顺序，帮助模型理解单词间的距离。
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编码器和解码器的每个子层都有残差连接和层正规化步骤。
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训练过程中，模型通过与实际输出对比来优化损失函数。
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贪婪解码和束搜索是生成输出的两种方法，后者保留多个翻译假设以减少错误。
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后续研究方向包括深度可分离卷积、离散自编码器和自适应学习率等。
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