5. 自然语言处理NLP - Transformer

1）是什么

🌟 想象一下：你正在读一本小说，突然看到一句话："他把钥匙插进锁孔，门开了。"

你会立刻明白"钥匙"和"锁孔"是关联的，"门开"是因为"插钥匙"。

这种"理解词与词之间的关系"的能力，就是 Transformer 要做的事儿。

Transformer 是一种深度学习模型架构 ，它通过 "注意力机制（Attention）" 来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。

📌 它不是算法，而是一种"设计思路"------就像"卷积神经网络"是一种结构一样。

✅ 核心特点：

• 不依赖 RNN（循环神经网络），所以可以并行处理，速度快；
• 用"自注意力机制"（Self-Attention）自动判断哪些词更重要；
• 支持长距离依赖（比如句子开头和结尾的关系）。

🧠 类比：

如果说 RNN 是一个慢吞吞的读者，一字一句地读下去；

那么 Transformer 就像一个聪明的阅读者，一眼扫过整句话，直接抓住重点。

2）为什么

🚀 答案就两个字：高效 + 准确

✅ 为什么它能火？

• 告别顺序处理

传统 RNN 必须从左到右一步步计算，不能并行 → 慢。

Transformer 全部词一起算 → 可以用 GPU 并行加速，训练快得多！

• 注意力机制更聪明

它能动态关注每个词在上下文中的重要性。

比如："我爱北京天安门"，模型会知道"北京"和"天安门"有关联，即使中间隔了词。

• 长文本也能处理

RNN 在长句中容易"遗忘"前面的信息（梯度消失）。

Transformer 通过注意力，哪怕相隔几十个词，也能建立联系。

• 通用性强

不仅用于 NLP，还能做图像（ViT）、语音、代码分析......

现在的 GPT、BERT、ChatGPT 都基于它！

🎯 所以说：

Transformer 是一场"模型结构革命" ------ 它让 AI 学习语言的方式，从"顺序记忆"变成了"全局理解"。

3）什么时候用

📌 当你需要处理 序列数据，尤其是：

✅ 适合使用 Transformer 的情况：

场景	例子
文本生成	写文章、写故事、写代码（如 GPT）
机器翻译	中英互译（Google Translate 用的就是它）
文本分类	情感分析、垃圾邮件识别
问答系统	"李白是谁？"、"如何煮饭？"
命名实体识别	从句子中找出人名、地名、时间
长文本理解	分析法律文书、科研论文

💡 特别提示：

如果你的数据是 序列型（文字、语音、时间序列），并且需要 理解上下文关系，那 Transformer 很可能是你的首选。

4）什么时候不用

虽然 Transformer 强大，但它也不是万能药。有些时候，它反而"水土不服"。

❌ 不推荐使用的情况：

• 数据量太小

  • Transformer 参数多（动辄上亿），需要大量数据才能训练好。
  • 小数据集上容易过拟合，不如 LSTM 或简单模型。

• 实时性要求极高

  • 虽然推理快了，但复杂模型仍需时间。
  • 比如自动驾驶中每毫秒都关键，可能更适合轻量级模型。

• 硬件资源有限

  • 训练一个 Transformer 需要 GPU/TPU，成本高。
  • 移动端、嵌入式设备上部署困难。

• 任务不需要上下文理解

  • 比如简单的关键词匹配、规则匹配，用正则表达式就够了。

• 因果推理或时序预测

  • 对于纯时间序列（如股票价格），RNN/LSTM 或专门的时间序列模型（如 LSTM、TCN）可能更合适。

📌 总结一句话：

Transformer 是"智能大脑"，但不是"万能工具"。

用它前先问：我有没有足够数据？能不能承受它的开销？是否真的需要"理解上下文"？

5）总结

• 它是一个革命性的模型架构，靠"注意力机制"让 AI 更懂上下文。
• 它快、准、强，是现代大模型（如 GPT、BERT）的基础。
• 但它不是万能的------数据少、资源紧、任务简单时，别盲目堆它。

🎯 一句口诀，记住它：

"注意力在手，上下文我有；数据够大，才敢用它走。"

概念

1. 思想与架构

1.1 论文思想

《Attention is All You Need》是深度学习和自然语言处理（NLP）领域具有里程碑意义的一篇论文，由 Google Brain 和 Google Research 团队于 2017 年发表。

✅ 论文的影响力主要体现在4个方面：

• 开创性：该论文首次提出完全基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络架构------Transformer，摒弃了传统序列模型中广泛使用的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。
• 影响力巨大：Transformer 架构成为此后几乎所有主流 NLP 模型（如 BERT、GPT、T5、RoBERTa 等）的基础，极大推动了预训练语言模型的发展。
• 效率与性能兼优：相比 RNN，Transformer 具有更强的并行计算能力，训练速度更快，同时在机器翻译等任务上取得了当时最先进的性能（SOTA）。
• 跨领域影响：不仅限于 NLP，Transformer 后来也被成功应用于计算机视觉（如 Vision Transformer）、语音识别、生物信息学等多个领域。

✅ 论文的核心观点主要为：

• 抛弃 RNN/CNN，仅用注意力机制建模序列：作者指出，传统的序列模型依赖递归或卷积结构来捕捉上下文关系，但这些结构难以并行化且长距离依赖建模能力有限。而**自注意力机制（Self-Attention）**可以直接建模序列中任意两个位置之间的依赖关系，无论距离远近。
• 提出 Transformer 架构：
  • 由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每层包含多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。
  • 引入位置编码（Positional Encoding），以弥补注意力机制本身不具备顺序信息的缺陷，将序列的位置信息注入输入嵌入中。
  • 使用多头机制增强模型对不同子空间信息的捕捉能力。
• 高效并行训练：由于不再依赖逐步处理序列（如 RNN 的时间步展开），Transformer 可以在训练时完全并行化，显著提升训练效率。
• 实证效果优异：在 WMT 2014 英德和英法机器翻译任务上，Transformer 不仅达到或超越了当时所有模型的性能，而且训练成本更低（所需 FLOPs 更少）。

🎯 简言之，论文的核心主张是："只要有合适的注意力机制，就不需要 RNN 或 CNN 来处理序列数据。" 这一理念彻底改变了深度学习处理序列任务的方式。

1.2 概览

根据上图，我们得出Transformer的一个基本整体结构：

自下而上分别是输入层，编码器层、解码器层、输出层

Transformer 的整体结构延续了 Seq2Seq 模型中 "编码器-解码器" 的设计理念，其中，编码器（Encoder）负责对输入序列进行理解和表示，而解码器（Decoder）则根据编码器的输出逐步生成目标序列。

与基于 RNN 的 Seq2Seq 模型一样，Transformer 的解码器采用自回归方式 生成目标序列。不同之处在于，每一步的输入是此前已生成的全部词，模型会输出一个与输入长度相同的序列，但我们只取最后一个位置的结果作为当前预测。这个过程不断重复，直到生成结束标记 。

此外，Transformer 的编码器和解码器模块分别由多个结构相同的层堆叠而成。通过层层堆叠，模型能够逐步提取更深层次的语义特征，从而增强对复杂语言现象的建模能力。标准的 Transformer 模型通常包含 6个编码器层和 6 个解码器层。

2. 编码器

🌟 目标：将输入的词序列（如"我喜欢猫"）转化为一个富含语义信息的向量序列，为后续任务（如翻译、分类）做准备。

编码器由 N 个相同的层堆叠而成（通常 N=6），每层包含两个核心子层：

• 自注意力子层（Self-Attention Sublayer）
• 前馈神经网络子层（Feed-Forward Network）
  每个子层后都接上 残差连接 + 层归一化，保证训练稳定。

2.1 概述

🔍 类比：想象你在读一本小说，想理解整段话的意思。

你会先看每个词之间的关系（谁和谁有关？），再对每个词进行深入思考（这个词到底什么意思？）。

这就是编码器做的两件事：

• 自注意力 → 找关系
• 前馈网络 → 深加工

✅ 流程描述（简化版）：

输入 → 位置编码 → [自注意力 → 残差 + 归一化] → [前馈网络 → 残差 + 归一化] → 下一层

⚠️ 注意：所有层结构相同，只是参数不同。

2.2 自注意力子层

🎯 核心思想：让模型学会"关注"哪些词更重要。
基本原理：Query, Key, Value

• Query（查询）：当前词想知道什么？
• Key（键）：其他词的身份特征
• Value（值）：其他词的实际含义

✅ 计算方式：

🧠 类比：你正在参加一场"相亲大会"，每个人都是一个词。

• 你的"Query"是："我想找一个能聊天的人。"
• 别人的"Key"是："我是程序员，爱打游戏。"
• "Value"是他们的具体信息（性格、爱好等）
• 你根据匹配度给每个人打分，然后决定跟谁聊。

📌 关键点：每个词都能"看到"整个句子，不依赖顺序！

2.2.1 多头自注意力子层

💡 为什么需要"多头"？

因为单个注意力头只能从一个角度理解句子，而语言是复杂的，需要多种视角。

🧩 工作流程：

• 将输入向量分成 H 个"头"（例如 H=8）
• 每个头有自己的线性变换矩阵 W_Q, W_K, W_V
• 每个头独立计算注意力：
  • head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)
• 把所有头的输出拼接起来：Concat(head₁, ..., head₈)
• 再通过一个线性层映射回原始维度
  • MultiHead(Q,K,V) = Concat(head₁,...,head_h)W^O

🎭 生动比喻：

想象你是一个侦探，要破案。你不会只用一种方法分析线索：

• 一个头关注"时间线"（谁什么时候出现？）
• 一个头关注"动机"（谁最可能作案？）
• 一个头关注"物证"（指纹、DNA）
• 一个头关注"关系网"（谁和谁有矛盾？）

✅ 最终，你把所有线索综合起来，得出完整结论。

🌐 真实例子：

在句子 "The cat sat on the mat." 中：

• 一个头可能发现 "cat" 和 "sat" 是主谓关系
• 另一个头可能发现 "on" 和 "mat" 是介宾关系
• 第三个头可能注意到 "the" 是冠词，修饰名词

⭐ 结果：模型能同时捕捉语法、语义、逻辑等多种信息。

🔍 为什么多头更好？

优势	解释
✅ 多视角理解	不同头关注不同方面，避免单一偏差
✅ 更强表达力	能学习更复杂的模式
✅ 参数共享	所有头共用输入，不增加太多参数
✅ 并行计算	多个头可以并行处理，效率高

📌 注意：虽然叫"多头"，但每个头的维度通常会缩小（比如总维度512，8个头 → 每个头64维），保持整体计算量可控。

2.3 前馈神经网络层

🔄 这是编码器的第二部分：对每个词单独进行非线性变换。

🧱 结构：

• 两层全连接网络
• 中间使用 ReLU 激活函数
• 每个位置独立处理（不考虑上下文）

✅ 公式：

FFN(x) = max(0, xW₁ + b₁)W₂ + b₂

🧠 类比：就像你在听了一段话后，心里默默"咀嚼"一遍，形成更深层次的理解。

⚠️ 注意：前馈网络不关心词之间的关系，它只负责"深化"每个词的表示。

✅ 它的作用类似于"特征提取器"：把注意力层输出的向量进一步压缩和增强。

2.4 残差连接与层归一化

🛠 这是 Transformer 的"稳定器"组合！

🔗 残差连接（Residual Connection）

把原始输入直接加到输出上：

Output = Layer(input) + input

✅ 作用：

• 防止梯度消失
• 让信息可以"跳跃"传递
• 便于训练更深的网络

🎯 类比：就像你在爬山时，有一条"捷径"可以直接跳过几级台阶，省力又快。

🧼 层归一化（Layer Normalization）

对每个样本的所有特征进行归一化，使数值分布稳定。

✅ 作用：

• 加速训练收敛
• 提高模型鲁棒性
• 减少内部协变量偏移
  📌 注意：不是 BatchNorm，而是 LayerNorm ------ 对每个样本独立归一化。

2.5 小结

组件	功能	生动类比
多头自注意力	从多个角度理解句子	一群专家同时分析一个问题
前馈网络	深度加工每个词	心里反复咀嚼
残差连接	信息快速传递	跳台阶的小路
层归一化	稳定训练	给数据"洗个澡"

✅ 整体流程（一层编码器）：

• 输入 + 位置编码
• 多头自注意力 → 残差 → 层归一化
• 前馈网络 → 残差 → 层归一化
• 输出给下一层

🌟 最终效果：

经过6层编码器后，输入句子被转换为一个富含全局语义信息的向量序列，为后续解码器或分类任务做好准备。

3. 解码器

🌟 目标：根据编码器的输出和已生成的部分结果，逐步预测下一个词。

🔍 类比：想象你在写作文，一边看题目（编码器输出），一边写下一句。

你不能提前看到后面的内容，只能依赖前面已经写的句子。

✅ 结构：解码器也由 N 个相同的层堆叠而成（通常 N=6），每层包含 三个子层：

• 掩码自注意力子层（Masked Self-Attention）
• 交叉注意力子层（Cross-Attention）
• 前馈神经网络子层

每个子层后都接上 残差连接 + 层归一化。

3.1 概述

🎯 解码器的任务是：从左到右逐词生成输出序列。

🧠 举个例子：

• 输入："I love you"
• 输出："我爱你"

解码器会一步步生成：

• 预测第一个字："我"
• 已知"我"，预测第二个字："爱"
• 已知"我爱"，预测第三个字："你"

⚠️ 关键限制：不能"偷看"未来！

✅ 因此，解码器引入了 掩码机制（Masking），确保每个位置只能看到自己及之前的词。

📌 总体流程（一层解码器）：

输入 → 掩码自注意力 → 残差 + 归一化

→ 交叉注意力 → 残差 + 归一化

→ 前馈网络 → 残差 + 归一化

3.2 掩码自注意力子层

🎯 目标：让解码器在生成当前词时，只关注之前已经生成的词。

🔍 为什么需要"掩码"？

因为解码器是自回归（autoregressive）的：它必须按顺序生成词。

❌ 如果允许"偷看"未来词，模型就会作弊，比如直接复制答案。

✅ 掩码的作用：将未来词的注意力权重设为负无穷，使其在 softmax 后变为 0。

🎯 类比：就像你在考试时，答题卡上的空格是按顺序填的，你不能跳过第2题去写第3题。

🧩 实现方式：

• 构造一个"上三角矩阵"（Upper Triangular Matrix）
• 对于位置 i，只允许它看到位置 0 到 i
• 其他位置被掩码掉

📌 注意：掩码是在计算注意力分数时应用的，不影响输入。

3.2.1 多头掩码自注意力子层

💡 和编码器一样，解码器也使用 多头机制，但每个头都加上了掩码。

✅ 流程：

• 每个头独立计算 Q、K、V
• 计算注意力时应用掩码
• 拼接所有头输出 → 线性变换

🧠 类比：一群侦探在破案，每个人只能看到案件的前半部分，不能提前知道结局。

⭐ 效果：模型能从多个角度理解已生成的上下文，同时避免信息泄露。

3.3 交叉注意力子层

🎯 目标：让解码器"倾听"编码器的输出，获取源语言的信息。

✅ 这是解码器与编码器之间的"桥梁"。

🔍 什么是交叉注意力？

• Query 来自解码器的隐藏状态（当前正在生成的词）

• Key 和 Value 来自编码器的输出（源语言的语义表示）

  🧠 类比：你正在翻译一句话，手边有原文和笔记。

• 你的"Query"是："我要翻译'love'这个词"

• "Key"是原文中每个词的含义

• "Value"是这些词的语义向量

• 你通过匹配找到最相关的词，比如"爱"

✅ 公式简化：

🌐 举个例子：

• 编码器处理了 "I love you"
• 解码器在生成 "爱" 时，会问："哪个词和'love'最相关？"
• 它发现编码器中 "love" 的表示最强 → 所以选择"爱"

3.3.1 多头交叉注意力子层

💡 同样使用多头机制，让解码器从多个角度"倾听"编码器。

✅ 每个头独立计算注意力，最后拼接输出。

🎯 类比：你不是只靠一个线索翻译，而是从语法、情感、语境等多个角度综合判断。

⭐ 效果：增强解码器对源语言的理解能力，提升翻译质量。

3.4 小结

✅ 整体流程（一层解码器）：

组件	功能	生动类比
掩码自注意力	只看已生成的词	考试时不能偷看答案
交叉注意力	倾听编码器输出	翻译时参考原文
多头机制	多角度分析	一群专家共同决策
前馈网络	深度加工	心里反复咀嚼
残差 + 归一化	稳定训练	给数据"洗个澡"

• 输入（已生成的词序列）→ 加上位置编码
• 掩码自注意力 → 残差 + 归一化
• 交叉注意力 → 残差 + 归一化
• 前馈网络 → 残差 + 归一化
• 输出给下一层

🌟 最终效果：解码器能结合源语言信息和已有输出，逐步生成目标语言序列。

4. 输入层与输出层

4.1 输入层

🎯 作用：将输入的词序列转换为可处理的向量表示。

4.1.1 位置编码

❓ 问题：Transformer 没有循环结构（不像 RNN），那它怎么知道词的顺序？

✅ 答案：加位置编码！

🔧 什么是位置编码？

一种向每个词的位置赋予唯一向量的方法，告诉模型："我是第几个词。"

🧠 类比：就像给每个字贴个"身份证号码"------"我是在第3个位置出现的"。

📐 实现方式：

使用 正弦和余弦函数 构造周期性编码：

PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d))

✅ 特点：

• 不同位置有不同的编码
• 能捕捉相对位置关系（比如"第i个词距离第j个词多远"）
• 可以扩展到任意长度的序列

🎯 举个例子：

• "我" → 第1位 → 编码A
• "爱" → 第2位 → 编码B
• "猫" → 第3位 → 编码C

⭐ 效果：即使没有 RNN，模型也能感知顺序。

🚫 注意：位置编码是固定的（或可学习），但通常用固定版本，因为它能泛化到更长序列。

💡 小彩蛋：为什么不用 one-hot？

因为 one-hot 是稀疏的，无法表达"相邻位置"的关系。而正弦编码是连续的，能自然地体现位置差异。

4.2 输出层

🎯 作用：将解码器最后一层的输出转换为概率分布，预测下一个词。

🧱 结构：

~线性层（Linear Layer）

• 将隐藏状态映射到词汇表大小的维度
• 比如：512维 → 词汇表大小（如 30000 维）

~SoftMax 函数

• 将输出转换为概率分布
• 每个词的概率表示模型认为它是下一个词的可能性

5. 模型训练与推理机制

自回归生成机制，又叫因果生成机制。Transformer 的训练与推理都基于自回归生成机制（Autoregressive Generation）：模型逐步生成目标序列中的每一个词。然而，在实现方式上，训练与推理存在明显区别。

5.1 模型训练

训练时，Transformer 将目标序列整体输入解码器，并在每个位置同时进行预测。为防止模型"看到"后面的词，破坏因果顺序，解码器在自注意力机子层中引入了 遮盖机制（Mask），限制每个位置只能关注它前面的词。

这种机制让模型在结构上模拟逐词生成，但在实现上能充分利用并行计算，大幅提升训练效率。

5.2 模型推理

推理时，每一步都要重新输入整个已生成序列，模型需要基于全量前文重新计算注意力分布，决定下一个词的输出。整个过程必须顺序执行，无法并行。

推理阶段，模型每一步都要重新输入当前已生成的全部词，通过自注意力机制建模上下文关系，预测下一个词。

模型会基于完整前文重新计算注意力分布，生成当前步的输出。由于每一步的输入依赖前一步结果，整个过程必须顺序执行，无法并行 。

每步输出的是一个词的概率分布，最终生成结果也可使用不同的解码策略（如贪心搜索、束搜索等）。

5.3 掩码机制

是否必须，比如左侧编码器的多头自注意层的是非必须的，而右侧的解码器的多头掩码自注意层是必须的

核心作用 ：

掩码（Mask）是 Transformer 模型中的"视线控制器"------它告诉模型："你现在能看到哪些词？不能看哪些？"

"左侧编码器是否必须？" ------ 关键在于模型结构

这句话其实是在对比两种主流架构：

模型类型	编码器	解码器	是否需要掩码？	为什么？
BERT (双向编码器)	✅ 有	❌ 无	✅ 需要填充掩码	要预测被遮住的词，所以要用 [MASK]
GPT (自回归解码器)	❌ 无	✅ 有	✅ 需要因果掩码	生成时只能看到过去，不能"偷看"未来

🔍 所以说：

• "左侧的编码器是非必须的" → 是指像 GPT 这类纯解码器模型，没有编码器；
• "右侧的解码器是必须的" → 因为生成文本必须一步步预测，依赖因果关系。

✅ 结论：掩码机制不是"有没有"，而是"怎么用"。

1️⃣ 填充掩码 ------ 处理长度不一致

🧩 问题：

训练时，每句话长短不同。比如：

• "我爱学习"（4个字）
• "今天天气很好，我很开心"（8个字）

为了统一输入格式，我们需要把短句补全到固定长度。

🛠️ 解决方案：

用 标记填充空白位置。

我, 爱, 学, 习, \, \, \, \

⚠️ 但注意：

• 模型不该"认真对待"这些 字符。
• 所以我们要对它们做掩码处理，让模型在计算注意力时忽略它们。

💡 类比：就像你抄作业时，老师给你一张纸，上面写了几个字，后面都是空格。你不会去思考那些空格的意思，对吧？

👉 所以 PAD 掩码的作用是：防止模型误读填充部分。

---

2️⃣ 因果掩码（Causal Masking）------ 实现自回归生成
🧩 问题：

在生成文本时，模型不能"预知未来"。比如：

• 当前输入："今天天气很"
• 模型要预测下一个词："好"

但如果模型能看到"好"这个词，那它就作弊了！

🛠️ 解决方案：

使用 因果掩码（也叫"三角掩码"），让每个位置只能看到自己及之前的词。

📊 注意力矩阵示例（简化版）：

• 对角线以下为 1（可看）
• 上方为 0（不可看）

💡 类比：像写日记，你只能写已经发生的事，不能提前写下个月的剧情。

✅ 因果掩码确保了：生成过程是顺序进行的，符合语言的自然流。

总结对比表

掩码类型	用途	使用场景	是否必需	示例
填充掩码 <PAD>	忽略填充内容	批量处理不同长度序列	✅ 必须（当使用 batch 时）	BERT、GPT 都用
因果掩码	防止"偷看未来"	自回归生成	✅ 在解码器中必须	GPT、T5 的生成阶段
双向掩码	允许看前后文	理解任务	✅ 在编码器中常用	BERT 的训练

🔄 所以，"左侧编码器非必须"是因为有些模型不需要理解整个句子（如 GPT），而"右侧解码器是必须的"是因为生成必须按顺序走。

6. API

PyTorch 提供了对 Transformer 架构的官方实现，封装了完整的编码器-解码器结构，可直接用于机器翻译、文本生成等典型的序列建模任务。该实现由以下核心类组成：

• nn.Transformer：
  作为顶层接口，完整封装了 Transformer 的编码器-解码器架构，适用于需要同时使用编码器和解码器的任务（如机器翻译）。用户可通过参数灵活配置模型结构，包括层数、注意力头数、隐藏维度等。
• nn.TransformerEncoder：
  实现完整的 Transformer 编码器，由多个编码器层堆叠而成，用于将输入序列转换为上下文相关的表示。
• nn.TransformerDecoder：
  实现完整的 Transformer 解码器，由多个解码器层堆叠而成，用于根据编码器输出逐步生成目标序列。
• nn.TransformerEncoderLayer：
  定义单个编码器层，包含一个多头自注意力子层和一个前馈神经网络子层，每个子层均配备残差连接和 LayerNorm。
• nn.TransformerDecoderLayer：
  定义单个解码器层，包含三个子层：自注意力、编码器-解码器注意力以及前馈神经网络，同样采用残差连接和 LayerNorm 结构。

---

问题：Hugging Face 的 Transformers 库和 PyTorch 内置的 torch.nn.Transformer的区别？

虽然都与 Transformer 架构相关，但它们在目标、功能、易用性和应用场景上有显著区别。以下是主要差异的对比：

项目	Hugging Face Transformers	PyTorch nn.Transformer
定位	高级 NLP 工具包，提供大量预训练模型（如 BERT、GPT、T5 等）	低层神经网络模块，仅实现原始 Transformer 架构
目标用户	NLP 研究者、工程师，希望快速使用 SOTA 模型	深度学习开发者，希望从零构建或自定义 Transformer

功能范围

• Hugging Face Transformers：
  • 提供 数百个预训练模型（支持 TensorFlow 和 PyTorch）。
  • 包含 Tokenizer、Model、Trainer、Pipeline 等完整工具链。
  • 支持 微调（fine-tuning）、推理、模型上传/下载（Hub 集成）。
  • 自动处理输入格式（如 attention mask、position IDs 等）。
• PyTorch nn.Transformer：
  • 仅提供 基础的 Transformer 编码器-解码器结构（基于 Vaswani et al., 2017）。
  • 不包含 Tokenizer、预训练权重、任务头（如分类头、语言模型头）。
  • 需要用户自己实现数据预处理、位置编码、训练循环等。

灵活性与开箱即用

PyTorch nn.Transformer 更灵活，适合研究新架构或教学。

Hugging Face Transformers 更"开箱即用"，适合实际 NLP 任务（如文本分类、问答、摘要等）。