Transformer模型1的原理和应用有哪些？

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Transformer模型是Google团队在2017年提出的一种NLP经典模型，现在与Bert等热门模型一样，也是基于Transformer的。Transformer模型使用了Self-Attention机制，不采用RNN的顺序结构，这使得它能够更有效地处理序列数据。

Transformer 模型 1

Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。

1. Transformer 结构

首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构(输入中文，输出英文)。

Transformer 整体结构

可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下：

第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 X，X由单词的 Embedding 和单词位置的 Embedding

Transformer 的输入表示

第二步：将得到的单词表示向量矩阵 (如上图所示，每一行是一个单词的表示 x) 传入 Encoder 中，经过 6 个 Encoder block 后可以得到句子所有单词的编码信息矩阵 C，如下图。单词向量矩阵用 X(n×d)表示， n 是句子中单词个数，d 是表示向量的维度 (论文中 d=512)。每一个 Encoder block 输出的矩阵维度与输入完全一致。