Transformer架构全景解析：从Seq2Seq到自注意力的革命

引言：NLP领域的范式转移

2017年，谷歌的研究团队在论文《Attention is All You Need》中提出了一种全新的神经网络架构——Transformer，这标志着自然语言处理领域的一次重大范式转移。在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）长期统治着序列建模任务，但Transformer以其独特的架构设计和卓越的性能表现，迅速成为NLP领域的新标准。

本文将深入剖析Transformer的核心原理、架构细节、变体演进以及实际应用，为您呈现这一划时代技术的完整图景。

一、Transformer诞生的背景与动机

1.1 传统序列建模的瓶颈

在Transformer出现之前，处理序列数据的主流方法是RNN系列模型。虽然LSTM和GRU通过引入门控机制部分解决了长序列训练中的梯度消失问题，但本质上仍然存在以下限制：

• 顺序依赖性：RNN必须按时间步顺序处理序列，难以并行化

• 长距离依赖捕捉能力有限：尽管有门控机制，但信息在长序列中传递仍会衰减

• 计算效率低下：处理长序列时内存和计算需求呈线性或平方增长

1.2 注意力机制的兴起

注意力机制最早在神经机器翻译任务中被提出，其核心思想是让模型能够\”关注\”输入序列中与当前输出最相关的部分。最初的注意力机制作为RNN的补充组件出现，但研究者很快发现，注意力本身可能比循环结构更强大。

二、Transformer核心架构深度解析

2.1 整体架构概览

Transformer采用典型的编码器-解码器架构，但完全摒弃了循环结构，仅依赖注意力机制和前馈神经网络。

# Transformer架构的伪代码示意
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder):
super().__init__()
self.encoder = encoder # 编码器堆叠
self.decoder = decoder # 解码器堆叠

def forward(self, src, tgt):
# 编码器处理源序列
memory = self.encoder(src)
# 解码器基于编码结果生成目标序列
output = self.decoder(tgt, memory)
return output

2.2 自注意力机制：Transformer的灵魂

2.2.1 缩放点积注意力

自注意力机制是Transformer最核心的创新，其数学形式如下：

其中：

• $Q$ (Query)：查询矩阵，表示当前需要关注的焦点

• $K$