Transformer架构详解

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Transformer架构详解 Transformer是现代大语言模型的基础架构，彻底改变了NLP领域。核心组件自注意力机制计算token之间的关联度 Query、Key、Value三矩阵注意力分数=softmax(QK^T/sqrt(d))V 多头注意力并行计算多组注意力每头学习不同的关系输出拼接后线性变换位置编码注入序列顺序信息使用正弦余弦函数或可学习的位置嵌入编码器解码器结构编码器自注意力层前馈神经网络残差连接和层归一化解码器掩码自注意力交叉注意力（关注编码器输出）前馈网络参数量计算嵌入层：vocabsize dmodel 注意力层：4dmodel^2（每头） FFN层：8dmodel^2 优化技术 Dropout防止过拟合