本文介绍全面的Transformer学习教程，从基础概念到实战应用共分五章。讲解Transformer作为Seq2Seq模型的改进和注意力机制原理，深入解析Encoder和Decoder结构细节，通过机器翻译项目实战巩固理解。强调每个结构设计都有其原理，建议多看几遍以加深对这一大模型核心架构的理解，阅读一遍约需1-2小时。

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如果你正在学习深度学习或者大模型相关的内容，肯定听说过Transformer，作为目前最有望实现大一统的模型框架，其影响力不言而喻

很多同学在学习Transformer的过程中，可能并不能很好理解其中每一个结构设计的细节和原理

这一期主要是给大家推荐一个Transformer从入门到深入理解的教程

这个教程的具体内容如下：

第一章：引言

Transformer模型是对Seq2Seq模型的改进，集成了Encoder-Decoder的思想，但摈弃了RNN，采用注意力机制来重构内部机制。这一部分先介绍Seq2Seq模型，以及Encoder-Decoder结构工作的流程，最后介绍注意力机制的发展历程和优缺点

第二章：Transformer简述

这一部分先介绍深度学习中如何引入注意力机制，注意力机制是如何起作用的，全局注意力与局部注意力机制，然后介绍Transformer模型结构以及工作流程，最后对比Transformer, RNN和CNN在特征提取上的区别

第三章：Encoder结构

这一部分先介绍Encoder的工作流程，包括数据出入，位置编码，多头注意力层，残差与层归一化，缩放点积注意力，自注意力机制，然后介绍交叉注意力和自注意力的区别，这部分内容比较细节，建议详细看一遍

第四章：Decoder结构

这一部分先介绍Decoder解码流程，然后介绍掩码多头注意力机制，掩码填充的机制，Decoder和Encoder的区别是有个交叉注意力，最后介绍模型的训练和评估的技巧，以及Bert模型和GPT模型

第五章：项目实战

这一部分是介绍一个项目实战案例，即机器翻译，Transformer结构拆解、使用 NumPy 和 SciPy 实现通用注意力机制，看完这一部分会对Transformer模型从代码层面有更多的认识

Transformer模型的内容不多，但每一个结构都值得拆解出来进行分析，每一部分的设计都不是无缘无故，建议多看几遍，加深对Transformer模型的理解，阅读一遍大概需要1-2h左右

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