Transformer：顛覆NLP的自注意力革命

Transformer是自然語言處理領域中極具影響力的深度學習模型架構，以下是對其的詳細介紹：

• 提出背景與應用：2017年，Vaswani等人在《Attention Is All You Need》論文中首次提出Transformer架構，它主要用于處理序列到序列的任務，如機器翻譯、文本生成等。
• 核心原理：文本生成的Transformer模型原理是“預測下一個詞”。模型通過自注意力機制處理用戶給定的文本（prompt），從而預測下一個最有可能出現的詞。自注意力機制是Transformer的核心創新，它能讓模型處理整個序列，更有效地捕捉長距離依賴關系，這是相較于之前的RNN架構的重大優勢。
• 模型結構
  • 嵌入層（Embedding）：將文本輸入分割成詞元（token），可以是單詞或子詞，然后將這些詞元轉換成能夠捕捉詞語語義含義的數值向量，即嵌入（embeddings）。
  • Transformer塊：是模型處理和轉換輸入數據的基本構建單元，每個塊包含注意力機制和多層感知器（MLP）層。注意