【原理篇】一文读懂Transformer
时间: 2024-08-18 17:01:12 浏览: 39
Transformer模型是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的深度学习架构,最初由Google的团队在2017年提出的论文《Attention Is All You Need》中详细介绍[^4]。它的核心思想是让模型能够并行地处理序列中的每个位置,而不是像RNN那样顺序依赖。
**原理概述**[^4]:
1. **自注意力机制**: Transformer通过计算查询(query)、键(key)和值(value)之间的相似度来建立元素间的直接联系。这个过程不依赖于先前的状态,而是考虑整个输入序列。
2. **多头注意力(Multi-head Attention)**: 分成多个子层执行注意力操作,每个子层有自己独立的权重参数,可以捕获不同抽象层次的关系。
3. **位置编码(Positional Encoding)**: 对于缺少循环结构的Transformer来说,引入了位置信息到输入,以捕捉词语之间的相对顺序。
4. **残差连接和层归一化**: 残差网络允许信息在网络的不同层之间自由流动,而层归一化则有助于加速训练。
5. **自回归性与掩码(Masking)**: 对于生成任务,为了保持预测的顺序性,模型会限制前向传播时对未来的访问。
要深入理解Transformer的工作原理,你可以从以下几个方面入手:
- **Transformer架构示意图**: 查看其标准的encoder-decoder结构[^4]。
- **注意力机制的数学公式**: 学习softmax加权求和的实现细节[^5]。
- **实际代码实现**: 参考开源库如Hugging Face Transformers[^6]中的代码,通过实践构建一个简单的Transformer模型。
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