大模型中的transformer
时间: 2024-06-06 22:04:24 浏览: 12
Transformer是大模型(Large Language Models)中的一种核心架构,由Google在2017年提出,首次应用于他们的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型。Transformer的设计初衷是为了处理序列数据,尤其是自然语言处理任务,如机器翻译和文本分类,相比于传统的循环神经网络(RNNs),它引入了自注意力机制,这使得模型能够并行计算,大大提高了训练速度和效率。
Transformer模型的主要组成部分包括:
1. **编码器-解码器结构**:通常用于生成式任务,如机器翻译,编码器负责理解输入序列,解码器则生成输出序列。
2. **自注意力机制(Self-Attention)**:允许模型同时考虑输入序列中的所有位置,通过计算每个位置与所有其他位置的关系来生成新的特征表示。
3. **多头注意力(Multi-Head Attention)**:将自注意力分为多个独立但相关的子注意力,提高了模型处理复杂依赖的能力。
4. **位置编码(Positional Encoding)**:为了保留序列的顺序信息,因为自注意力机制是基于全局信息的,原始的词序信息被编码到输入向量中。
5. **残差连接(Residual Connections)**:有助于模型更好地学习深层网络的梯度传播,缓解了梯度消失或梯度爆炸的问题。
6. **层归一化(Layer Normalization)**:在每一层的输入和输出之间进行归一化,有助于稳定训练过程。
Transformer架构因其高效性和广泛的应用,已经成为了许多预训练语言模型的基础,比如GPT、BERT、T5等,这些模型在文本生成、问答系统、文档摘要等领域取得了显著效果。
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