3.3.2 Transformer模型结构

文档摘要

3.3.2 Transformer模型结构 3.3.2 Transformer 模型结构详解在上一章节（3.3 大模型技术原理 (Transformer架构简介)）中，我们初步了解了Transformer架构的核心思想，它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构，转而采用自注意力机制（Self-Attention）来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而在处理序列数据，特别是自然语言处理任务上取得了革命性的突破。本章节，我们将深入Transformer模型的内部结构，拆解其各个组成部分，并结合图示，帮助您更直观、更深入地理解这个强大模型的运作原理。 Transformer 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。