1.背景介绍
自从2020年的大模型如GPT-3等开始引起广泛关注，人工智能领域的研究和应用得到了重大推动。在这一波技术创新中，Transformer模型发挥着关键作用。这篇文章将深入探讨Transformer模型的核心概念、算法原理和实例代码，为读者提供一个全面的理解和实践入门。
随着计算能力的提升和大规模数据的积累，深度学习模型的规模不断扩大。这些大模型在各种自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域取得了显著的成果，如GPT-3在文本生成、对话系统等方面的表现。这些成果推动了Transformer模型的迅速发展。
Transformer模型由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如机器翻译、文本摘要等。它的出现彻底改变了自注意力机制（Self-Attention）在NLP中的应用，并为后续的模型优化和扩展奠定了基础。
Transformer模型主要由以下几个核心组成部分：
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多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
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位置编码（Positional Encoding）
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前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）
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层归一化（Layer Normalization）
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残差连接（Residual Connection）
接下来我们将逐一详细介绍这些组成部分。
