Transformer架构包含多种关键函数和组件，以下是其主要组成部分：

嵌入函数（Embedding Function）

• 作用：将输入的词或符号转换为向量表示。
• 类型：词嵌入（Word Embedding）、位置嵌入（Positional Embedding）。
• 位置编码：通过向嵌入向量添加位置信息，使模型能够处理序列的顺序。

自注意力函数（Self-Attention Function）

• 作用：计算序列中每个位置与其他所有位置的关系。
• 机制：通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）的线性变换和点积计算注意力权重。
• 缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）：对点积结果进行缩放，避免梯度消失。

前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）

• 作用：在每个编码器和解码器层中，对每个位置进行独立的非线性变换。
• 结构：包含两个线性变换，中间使用激活函数（如ReLU或GELU）。

编码器-解码器注意力函数（Encoder-Decoder Attention）

• 作用：在解码器层中，将解码器的查询与编码器的键和值进行注意力计算。
• 机制：类似于自注意力，但查询来自解码器，键和值来自编码器。

层归一化函数（Layer Normalization）

• 作用：在每个子层之后进行归一化，稳定训练过程，加速收敛。
• 位置：通常位于每个子层的输出和残差连接之后。

残差连接（Residual Connection）

• 作用：将子层的输入直接加到输出上，缓解深层网络的训练难度。
• 公式：$y = LayerNorm(x + Sublayer(x))$。

位置编码函数（Positional Encoding Function）

• 作用：为输入序列添加位置信息，弥补自注意力机制无法捕捉顺序的缺陷。
• 方法：使用正弦和余弦函数生成位置编码向量，与嵌入向量相加。

损失函数（Loss Function）

• 作用：在训练过程中计算模型预测与真实标签之间的差异，指导模型优化。
• 常用损失函数：交叉熵损失（Cross Entropy Loss），适用于分类任务。

这些函数和组件共同构成了Transformer架构，使其在处理序列数据时表现出强大的能力。