这样图解Transformer应该没人看不懂了吧！

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近年来， Transformer模型 引起了广泛关注， 它在近几年的 自然语言处理（NLP） 领域掀起了一场风暴。Transformer是一种利用注意力机制（Attention）显著提升深度学习NLP翻译模型性能的架构。 它最初在 《Attention is All You Need》 这篇论文中被提出，并迅速确立为大多数文本数据应用中的主流架构。 自那之后，包括谷歌的 BERT和OpenAI的GPT 系列在内的众多项目都在此基础上进行了拓展，并发布了远远超越现有最先进基准的性能结果。 本文内容：Transformer的应用场景、为何优于RNN、架构组件以及训练和推理过程中的行为表现。 什么是Transformer Transformer架构在处理本质上具有序列特性的文本数据方面表现出色。 它以一个文本序列作为输入，并产生另一个文本序列作为输出，例如将输入的英文句子翻译成西班牙语。 其核心由多层编码器（Encoder）和解码器（Dec ………………………………