作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Transformer模型是当前最热门的自然语言处理模型之一。本文将对该模型进行深入剖析，从原理、原型系统到最新进展，逐步揭示其结构、机制、性能等特性，并探讨其在AI领域中的广泛应用前景。为了给读者提供更直观的认识，本文采用“白板画图”的方式，对每一个模块进行形象化展示，还结合具体例子加以说明。
2.基本概念术语说明
为了准确阐述 Transformer 的工作原理，首先需要了解一些基础概念和术语。
2.1 Attention Mechanism
Attention mechanism 是指，通过对输入序列不同位置的元素赋予不同的权重，计算得到输出序列中每个元素对输入元素的关注程度，从而决定输入元素对输出元素的重要性。
Attention mechanism 在机器翻译、图像分析、文本理解等任务上都有着广泛的应用。在这些任务中，Attention mechanism 的重要性甚至可以与 CNN 和 RNN 模型相提并论。
2.2 Multi-Head Attention
Multi-Head Attention 是 Attention mechanism 的一种变体。它将 Attention mechanism 分解成多个子模块（即 head），然后将这些子模块的结果拼接起来作为最终的输出。这样做既可以增加模型的复杂度，又可以增强模型的多样性。
2.3 Positional Encoding
Positional Encoding 是用来编码输入序列位置信息的一种方法。它是根据输入序列中元素的位置来对输入序列进行编码的，目的是使得模型能够学习到不同位置元素之间的相关性。
2.4 Scaled Dot-Product Attention