万字分析:逐层拆解Transformer
时间: 2024-08-12 15:03:07 浏览: 102
Transformer模型是一种深度学习架构,最初由Google团队在2017年提出,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。它的核心思想是自注意力机制,能够同时考虑输入序列中的所有元素,而非像RNN那样按顺序处理。
逐层拆解Transformer,可以分为以下几个关键部分:
1. **嵌入层**(Embedding Layer):将原始的词、字符或整数序列转换成密集向量表示,每个单词通过预训练的词嵌入矩阵得到固定长度的向量。
2. **位置编码**(Positional Encoding):由于自注意力机制忽略了元素的相对顺序,所以添加了位置信息到输入向量中,比如Sinusoidal Encoding或Learned Positional Embeddings。
3. **多头自注意力(Multi-Head Attention)模块**:这是Transformer的核心组件,它包含几个并行的注意力子层,每个子层负责从输入序列中选择不同的上下文特征。这个过程不仅考虑全局上下文,还通过head的数量提高了模型的表达能力。
4. **前馈神经网络(Feedforward Networks, FFN)**:在自注意力之后,FFN会对经过变换后的向量进行线性和非线性转换,进一步提取特征。
5. **残差连接(Residual Connections)和层归一化(Layer Normalization)**:这两个技术用于加速模型训练,允许梯度更容易地流动,并减少内部协变量转移。
6. **堆叠层(Stacking Layers)**:为了增加模型的复杂性和表示能力,通常会有多层Transformer块串联在一起。
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