Transformer 如何处理文本？

Transformer 通过自注意力机制而非顺序循环来处理文本。它通过同时分析所有词语之间的关系，将输入文本编码为富含上下文的表示。

关键机制包括：输入嵌入将词元转换为向量。位置编码添加序列顺序信息。多头自注意力计算所有词元之间的加权关系，关注相关性。每个注意力头学习不同的关系方面。层输出通过逐位置前馈网络进行变换。残差连接和层归一化稳定训练。

这种架构实现了高度并行计算，擅长捕获长距离依赖关系。它构成了 BERT 和 GPT 等模型的基础，通过高效生成深度上下文理解，推动了机器翻译、文本摘要和问答领域的突破。