代码逐行注释|带你用PyTorch从头构建Transformer

文章预览

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。 所以掌握Transformer模型还是非常有必要的，特别是对LLM感兴趣的人来说，今天这个教程中，我们将带大家使用  PyTorch  从零开始构建一个基础Transformer模型。 构建Transformer模型，我们将遵循以下步骤： 导入必要的库和模块 定义基本构建模块：多头注意力、位置前馈网络、位置编码 构建编码器和解码器层 将编码器和解码 ………………………………