在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，模型訓(xùn)練過程中的性能優(yōu)化一直是一個備受關(guān)注的話題。特別是在處理復(fù)雜任務(wù)如自然語言理解時，模型的每一層網(wǎng)絡(luò)都會增加計算負擔(dān)，可能導(dǎo)致梯度下降過程中的不穩(wěn)定現(xiàn)象。梯度在下降過程中，有時會跳過最優(yōu)解，或在最優(yōu)解附近徘徊，這不僅消耗了大量計算資源，還可能影響模型的最終性能。

為了解決這一問題，研究者們不斷探索新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。2015年，微軟亞洲研究院提出的ResNet架構(gòu)，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入了“跳躍連接”的概念，為Transformer模型提供了靈感。這種連接允許梯度直接反向傳播到更原始的層，從而有效緩解了網(wǎng)絡(luò)深度帶來的“退化”問題。在Transformer中，輸入X不僅被傳遞給每一層進行處理，還通過跳躍連接直接與該層的輸出Y相加。這種設(shè)計使得后續(xù)層能夠?qū)W習(xí)到當(dāng)前層處理與原始輸入之間的差異，而非僅僅依賴于上一層的處理結(jié)果。這種機制允許網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到恒等映射，即輸出與輸入相同，為模型提供了更簡單的路徑來學(xué)習(xí)正確的映射關(guān)系。

在實現(xiàn)跳躍連接時，由于X和Y的維度相同，因此可以直接相加。然而，為了確保相加操作的有效性，通常需要對每一層的輸出進行歸一化處理。這一過程包括計算矩陣每行的均值和方差，然后用每行的元素減去均值并除以標準差（為了避免除以零的情況，通常會加上一個小的常數(shù)）。最后，通過引入可訓(xùn)練的參數(shù)a和b，來抵消歸一化過程中可能引入的損失。

經(jīng)過跳躍連接和歸一化處理后，Transformer模型的第一階段處理基本完成。為了增加模型的非線性表達能力，通常會再添加一個非線性層，即一個簡單的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這一層通過權(quán)重矩陣和偏置項對輸入進行線性變換，并引入非線性激活函數(shù)，從而使模型能夠?qū)W習(xí)到更豐富的特征表示。之后，模型還會再次進行歸一化處理，以確保輸出的穩(wěn)定性。

Transformer模型的這一階段被封裝為一個獨立的模塊，稱為編碼器（Encoder）。編碼器能夠捕捉句子中每個詞與整個句子的關(guān)聯(lián)性，使得每個詞向量都包含了句子中所有詞的信息以及它們之間的關(guān)聯(lián)度。這一特性使得Transformer模型在自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其是在機器翻譯、文本生成等領(lǐng)域。