4. Transformer的训练与实现

文档摘要

Transformer的训练与实现 Transformer的训练与实现在理解了Transformer模型的核心架构——自注意力机制、多头注意力、前馈网络以及位置编码后，下一步是将这个静态的模型变为一个能够执行特定NLP任务的动态系统。这需要通过大规模数据进行训练，并考虑实际部署时的推理效率和策略。本章将深入探讨Transformer模型的训练、优化、推理过程以及常用的开源实现框架。 4.1 模型输入与输出处理（Embedding层） Transformer模型处理的是离散的文本数据，但其内部计算依赖于连续的数值向量。因此，将文本转化为模型可理解的数值表示是训练流程的第一步，也是模型输出需要转换回文本的最后一步。