Transformer 架构-视频文字

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Transformer 架构是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。它由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出，彻底改变了传统的序列建模方法（如 RNN 和 LSTM）。

以下是 Transformer 架构的核心组成部分和工作原理：

1. 核心思想

Transformer 的核心思想是完全依赖注意力机制来处理序列数据，摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构。它通过并行计算和全局依赖建模，显著提高了训练效率和模型性能。

2. 主要组成部分

Transformer 架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，每部分由多个相同的层堆叠而成。

(1) 编码器（Encoder）

  • 编码器由 (N) 个相同的层堆叠而成（通常 (N=6)）。
  • 每一层包含两个子层：
  • 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：
    • 通过计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性，捕捉全局依赖关系。
    • 使用多个注意力头（Heads）来学习不同的表示。
  • 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）：
    • 对每个位置的表示进行非线性变换。
  • 每个子层后面都有残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）。

(2) 解码器（Decoder）

  • 解码器也由 (N) 个相同的层堆叠而成。
  • 每一层包含三个子层：
  • 掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）：
    • 与编码器的自注意力类似，但加入了掩码机制，防止解码器在生成时看到未来的信息。
  • 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：
    • 解码器通过该机制关注编码器的输出，从而结合输入序列的信息。
  • 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）：
    • 与编码器中的 FFN 相同。
  • 同样，每个子层后面都有残差连接和层归一化。

3. 自注意力机制（Self-Attention）

自注意力机制是 Transformer 的核心，用于计算序列中每个位置与其他位置的相关性。具体步骤如下： 1. 对输入序列的每个位置，生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量。 2. 计算注意力分数：通过点积计算 Query 和 Key 的相似度。 3. 对注意力分数进行缩放（Scale）和 Softmax 归一化，得到注意力权重。 4. 使用注意力权重对 Value 向量加权求和，得到每个位置的输出。

公式如下： [ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V ] 其中，(d_k) 是 Key 向量的维度。

4. 多头注意力机制（Multi-Head Attention）

为了捕捉不同的语义信息，Transformer 使用多个注意力头： 1. 将 Query、Key 和 Value 分别投影到多个子空间。 2. 在每个子空间中独立计算注意力。 3. 将多个头的输出拼接并投影回原始维度。

公式如下： [ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \text{head}_2, \dots, \text{head}_h)W^O ] 其中，(\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V))。

5. 位置编码（Positional Encoding）

由于 Transformer 没有显式的序列顺序信息，需要通过位置编码为输入序列添加位置信息。位置编码通常使用正弦和余弦函数生成： [ PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right) ] [ PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right) ] 其中，(pos) 是位置索引，(i) 是维度索引。

6. 优点

  • 并行计算：与 RNN 不同，Transformer 可以并行处理整个序列，显著加快训练速度。
  • 长距离依赖建模：自注意力机制能够直接捕捉序列中任意两个位置的关系，解决了 RNN 的长距离依赖问题。
  • 可扩展性：通过堆叠更多的层和使用更大的模型，Transformer 可以显著提升性能。

7. 应用

Transformer 架构被广泛应用于各种 NLP 任务，并衍生出许多著名的模型，例如： - BERT：基于 Transformer 编码器的预训练模型。 - GPT：基于 Transformer 解码器的生成式预训练模型。 - T5：将所有 NLP 任务统一为文本到文本的转换任务。 - Vision Transformer (ViT)：将 Transformer 应用于计算机视觉任务。

8. 总结

Transformer 架构通过自注意力机制和并行计算，彻底改变了序列建模的方式，成为现代 NLP 和 AI 研究的基石。其灵活性和强大的建模能力使其在多个领域取得了突破性进展。