【自然语言处理】Transformer模型原理和PyTorch实现【文本生成】

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

自然语言生成（Natural Language Generation）是NLP领域的一个重要任务。传统的序列到序列学习方法对大规模语料库的训练效率低下、对长距离关系建模能力不足等诸多问题都显得束手无策。因此，Transformer模型应运而生，它利用了注意力机制、编码器-解码器结构及位置编码技术来提升生成质量。本文将从原理和实践两个方面探讨Transformer模型的一些特性、架构、参数配置以及PyTorch的具体实现。

2.Transformer模型

2.1 模型概述

Transformer模型是Google于2017年提出的最新优秀的自然语言理解模型，它在很多NLP任务上都取得了很好的效果，并已广泛应用于各个领域。相比于之前的RNN、LSTM等模型，Transformer在以下几个方面取得了巨大的突破：

1. 轻量级、高效：Transformer模型的计算量小于循环神经网络模型，且计算复杂度仅为 O ( L 2 ) O(L^2)