Transformer模型自2017年由Vaswani等人提出以来，在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，并逐步扩展到计算机视觉、语音识别等多个领域。其核心在于多头注意力机制和位置编码，这两者共同使得Transformer能高效处理序列数据。本文将深入解析Transformer中的多头注意力机制、位置编码方法及其在序列生成任务中的应用。
多头注意力（Multi-Head Attention）是Transformer的核心组件之一，它通过并行执行多个自注意力（Self-Attention）操作来捕捉输入序列中不同位置间的复杂依赖关系。具体过程如下：
数学表达如下：
MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h)W^O
where head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)
其中，Q, K, V分别为查询（Query）、键（Key）、值（Value）矩阵，W_*为可学习参数，h为头的数量。
Transformer不同于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），它本身不包含对序列位置信息的建模。因此，Transformer引入了位置编码（Positional Encoding）来显式地表示序列中各个位置的信息。位置编码通常通过正弦和余弦函数计算：
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i / d_model))
PE(pos, 2i + 1) = cos(pos / 10000^(2i / d_model))
其中，pos为位置索引，i为维度索引，d_model为输入嵌入的维度。
位置编码与输入嵌入相加后作为Transformer的输入，使得模型能够感知序列中的位置信息。
Transformer在序列生成任务（如机器翻译、文本摘要）中表现尤为出色。在解码阶段，Transformer采用自回归方式逐个生成序列中的每个元素。具体地，每次生成一个元素后，将其嵌入并加入已生成序列中，作为下一次生成的输入。
为了处理解码过程中的不确定性，通常采用贪心搜索（Greedy Search）或更先进的束搜索（Beam Search）策略。贪心搜索每次选择当前概率最高的元素，而束搜索则维护一个固定大小的候选序列集合，并在每一步选择集合中总概率最高的序列。
Transformer通过多头注意力机制和位置编码实现了对序列数据的高效处理，在多个自然语言处理任务中取得了优异性能。本文深入解析了Transformer中的多头注意力机制、位置编码方法及其在序列生成任务中的应用，为理解Transformer模型提供了详细视角。