Transformer与注意力机制

🧬 知识点关系网络

输入嵌入→多头注意力→前馈网络→残差与归一化

⬆️ 自注意力让每个词都能直接与其他词交互。

自注意力机制 —— Query、Key、Value均来自同一输入。缩放点积防止梯度消失。
💡 手动计算一个简单序列的自注意力权重矩阵。
多头注意力 —— 多个注意力头并行，从不同子空间提取信息，最后拼接。
💡 理解为何多头能捕捉不同层面的关系（语法、语义等）。
位置编码 —— Transformer并行处理丢失了位置信息，需显式注入位置编码（正弦或可学习）。
💡 可视化正弦位置编码矩阵，观察其规律。
BERT与GPT —— BERT双向编码，擅长理解；GPT单向解码，擅长生成。
💡 用HuggingFace加载BERT做情感分类，加载GPT做文本续写。

💡 学习贴士： 理论与代码并重，动手实现经典模型，在GPU上验证想法。

前置依赖： 学习Transformer与注意力机制前，建议具备Python编程、线性代数、概率论基础。

后续延伸： 学完Transformer与注意力机制后，可继续深入AI的其他子领域或应用方向。

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Transformer取代RNN成为SOTA。

GPT系列的自回归生成能力。

BERT理解查询意图，提升排序质量。

我是一名正在学习Transformer与注意力机制的学生，请用生动易懂的方式为我讲解其核心概念，并结合AI领域的实际应用场景加以说明。