Transformer是一种广泛用于自然语言处理惩罚和盘算机视觉任务的深度学习架构，它自2017年由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中提出以来，对自然语言处理惩罚（NLP）范畴产生了深远的影响。在近两年来产生的大部门良好大模子都基于Transformer架构，可见它已成为大语言模子开发的必备工具。
在过去一个月中，我会合学习并为各位同学介绍了Transformer的各个构成部件，本篇将进行一次学习总结，把之前关于Transformer的知识通过本篇串联起来，以帮助各位更好地理解Transformer框架。
01
Transformer架构的组件
Transformer的核心由 编码器-解码器结构 构成，但在某些应用中可能只使用编码器（如BERT）或解码器（如GPT）。Transformer的重要组件包罗以下几个部门：
1. 输入嵌入层（Input Embedding）
功能：
- 将输入数据（如单词或词语）转化为固定维度的一连向量表示。
- 对应于自然语言任务中，将离散的单词或字符通过词嵌入（如Word2Vec、GloVe等）映射到稠密的向量空间中。
作用：
- 让模子可以处理惩罚自然语言或其他离散数据。
- 提供输入内容的语义信息。
2. 位置编码（Positional Encoding）
功能：
- 为输入序列中的每个位置添加位置信息。
- Transformer架构没有循环（RNN）或卷积（CNN）的结构，因此无法直接获取序列中的位置信息。位置编码通过添加位置信息，使模子可以或许辨别序列中每个元素的位置。
实现：
- 使用固定的正弦和余弦函数（或可学习的参数）天生位置编码向量，并将其加到输入嵌入上。
作用：
3. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
功能：
盘算序列中每个元素与其他全部元素之间的相关性（注意力权重）。
通过多个头（多个注意力机制）捕获差别的关系特性。
关键步骤：
（1）Query (Q), Key (K), 和 Value (V)：
从输入嵌入中天生查询、键和值向量。
（2）注意力权重盘算：
通过点积盘算查询与键的相似度，并通过Softmax归一化得到注意力权重。
（3）加权求和：
使用注意力权重对值向量加权求和，得到输出。
（4）多头机制：
将多个头的结果拼接起来，并通过线性变换得到终极输出。
作用：
- 自注意力机制允许模子在全局范围内捕获序列中元素之间的依赖关系。
- 多头机制增强了模子的表达本领，使其可以或许关注差别维度的关系。
4. 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）
功能：
- 对每个位置的注意力输出进行独立的非线性变换。
- 通常由两个全连接层和一个非线性激活函数（如ReLU）构成。
作用：
- 提高模子的非线性表达本领。
- 为每个位置提供更复杂的特性表示。
5. 残差连接和层归一化（Residual Connection and Layer Normalization）
功能：
（1）残差连接：
在每个子层（自注意力和前馈神经网络）前后添加输入的跳跃连接。
（2）层归一化：
对每一层的输出进行归一化，稳定练习过程。
作用：
- 残差连接缓解梯度消失问题，帮助信息在深层网络中有用通报。
- 层归一化加快模子收敛，提高练习稳定性。
6. 编码器（Encoder）
功能：
- 对输入序列进行特性提取，天生上下文相关的编码表示。
- 编码器由多个相同的层堆叠而成，每层包罗自注意力机制和前馈神经网络。
作用：
提取输入序列的全局特性和上下文关系。
7. 解码器（Decoder）
功能：
- 根据编码器的输出和目标序列的部门信息天生目标序列。
- 解码器由多个相同的层堆叠而成，每层包罗三个重要部门：
（1）自注意力机制（Masked Self-Attention）：确保解码器只能关注目标序列中当前和之前的位置。
（2）编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：将解码器的状态与编码器的输出联合，捕获输入和输出之间的关系。
（3）前馈神经网络。
作用：
根据输入序列天生与之相关的输出序列（如翻译任务中的目标语言句子）。
8. 输出层（Output Layer）
功能：
- 将解码器的输出映射到目标词汇表的概率分布中。
- 通常通过一个全连接层和Softmax函数实现。
作用：
天生终极的输出结果（如猜测的单词或分类标签）。
02
Transformer架构总结
Transformer架构的提出对深度学习范畴具有深远的意义，重要体现在以下几个方面：
1. 序列建模的突破：在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）和长短时影象网络（LSTM）是处理惩罚序列数据的主流方法。Transformer通过自注意力机制解决了长距离依赖问题，明显提拔了序列建模的效果。
2. 并行盘算：与RNN差别，Transformer可以并行处理惩罚输入序列的全部元素，这使得练习速率大幅提拔，而且更容易使用现代硬件（如GPU和TPU）的盘算本领。
3. 自注意力机制：Transformer引入了自注意力机制，使得模子可以或许根据上下文动态调整对输入序列中差别部门的关注程度，这提高了信息捕获的机动性和服从。
4. 预练习和微调：Transformer的成功催生了预练习-微调的范式，例如BERT、GPT等模子。通过在大规模数据上进行预练习，模子可以学习到丰富的上下文信息，然后通过微调适应特定任务，从而在许多自然语言处理惩罚任务上取得了明显的性能提拔。
5. 跨范畴应用：虽然最初是为自然语言处理惩罚任务设计的，但Transformer架构已经扩展到盘算机视觉、语音处理惩罚、图像天生等多个范畴，推动了多模态学习和跨范畴研究的发展。
6. 模子规模的扩展：Transformer架构的设计使得构建大规模模子变得可行，例如GPT-3等超大模子的出现，展示了深度学习在模子规模方面的潜力。
7. 研究和应用的活泼性：Transformer的提出激发了大量的研究和应用，推动了新的变体和改进的出现，如Vision Transformer、DeiT等，形成了一个丰富的研究生态。
总之，Transformer架构不但改变了自然语言处理惩罚的格局，也对深度学习的研究和应用产生了重大的影响，促进了更广泛的技术进步与创新。
下表再次言简意赅地形貌了Transformer各部门功能和作用，希望对各位加深Transformer框架的影象有所帮助。
| 部门 | 功能 | 作用 | | 输入嵌入层 | 将离散输入转换为一连向量表示 | 提供输入的语义信息 | | 位置编码 | 添加序列中的位置信息 | 让模子获取序列顺序 | | 自注意力机制 | 盘算元素的相关性 | 捕获全局依赖关系 | | 多头注意力机制 | 使用多个注意力头提取差别关系特性 | 提高模子的表达本领 | | 前馈神经网络 | 对每个位置的特性进行非线性变换 | 增强非线性表达本领 | | 残差连接与层归一化 | 稳定练习，缓解梯度消失 | 提高练习稳定性和服从 | | 编码器 | 提取输入序列的全局特性 | 天生上下文相关的表示 | | 解码器 | 根据编码器输出天生目标序列 | 捕获输入与输出之间的依赖关系 | | 输出层 | 将解码器输出转化为目标词汇表的概率分布 | 天生终极的输出 |
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