第11章位置编码Vaswani等人的Transformer架构代表了Seq2Seq模型领域的一次革新。以其独树一帜的全注意力机制为核心，Transformer不仅展现了卓越的并行训练能力，更因其性能的显著提升而迅速在自然语言处理（NLP）和最近的计算机视觉（CV）领域获得了广泛的应用及认可。随着Transformer被整合进众多主流深度学习框架，其易用性大大降低了研究人员进行实验的门槛，使其快速普及。然而，这种普及的背后，可能伴随着一个风险：在方便的表面之下，研究者或许会忽视探索Transformer这一架构更为深远和精妙的理论及机制。在上一章节中对主体架构进行了详解，因此本章节不去赘述Tr