Transformers训练

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于处理序列数据，如文本、语音等。其核心思想是在处理输入序列时，每个位置都可以直接访问到所有其他位置的信息，这极大地提高了模型对长距离依赖的理解。

Transformer的训练主要包括以下几个步骤：

1. **预处理**：将文本转化为数值形式，通常是通过词汇表将词语映射成整数编码。同时，可能会进行分词、截断或填充操作，使得所有样本的序列长度一致。

2. **构建模型**：搭建Transformer模型，包括嵌入层、多头自注意力层、前馈神经网络（FFN）、残差连接和层归一化。

3. **设定损失函数**：常用的有交叉熵损失，用于分类任务；对于回归任务，可能使用均方误差等。

4. **优化器选择**：比如Adam、SGD等，调整学习率、权重衰减等超参数。

5. **训练迭代**：将数据集分为批次，通过反向传播计算梯度并更新模型参数。这个过程通常会在大量GPU上并行进行，以加速训练。

6. **监控和评估**：训练过程中会定期检查验证集的表现，避免过拟合，并调整模型结构或超参数。