深度学习NLP：注意力机制与Transformer解析

力分布计算：每个输入信息xi有一个对应的键Key ki 和值Value vi。查询向量Query q 与所有Key ki 进行相似度计算，通常使用点积或者加权点积，得到注意力权重分数αi，即 αi = f(q, ki)，其中f可以是任何合适的函数，如softmax函数来归一化权重。 step3-加权求和：根据计算出的注意力权重αi，对Value向量vi进行加权求和，得到加权的Attention Value V = ∑(αivi)。这个加权的Attention Value是输入信息的压缩表示，更专注于与查询向量q相关的重要信息。 二、Transformer详解 Transformer模型是Google在2017年提出的一种基于自注意力（self-attention）机制的序列建模方法，主要解决了RNN和CNN在处理长序列时存在的问题，如计算效率低和长距离依赖难捕获。 1、Transformer架构 Transformer由Encoder和Decoder两部分组成，每部分都是由多个相同的层堆叠而成。每个层又包含两个子层：自注意力层（Self-Attention Layer）和前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）。 2、自注意力（Self-Attention） 自注意力允许模型在处理序列元素时考虑全局上下文，而不是仅关注当前位置或有限的历史窗口。它通过计算序列中所有元素对其他元素的注意力分数，然后加权求和来生成新的表示。 3、前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network） FFN层是一个简单的多层感知机，通常包含两个线性变换和ReLU激活函数，用于对每个位置的自注意力输出进行非线性转换。 4、位置编码（Positional Encoding） 由于Transformer没有循环结构，不能自然地捕捉序列顺序，所以引入了位置编码，这是向每个输入添加的固定向量，以确保模型能够区分序列中的位置。 5、Encoder和Decoder Encoder负责理解输入序列，通过多层自注意力和FFN处理，学习输入的上下文表示。Decoder则负责生成输出序列，除了自注意力层外，Decoder还包括一个额外的注意力层，称为遮蔽自注意力（Masked Self-Attention），防止当前位置直接看到未来的序列信息，保证了序列生成的顺序性。 6、Transformer的应用 Transformer因其高效的并行计算和优秀的性能，迅速成为机器翻译、文本生成、问答系统等多个NLP任务的首选模型。后续的预训练模型如BERT、GPT系列等，都基于Transformer架构，并在此基础上进行了扩展和优化。 总结，Attention机制和Transformer模型是现代NLP领域的核心组成部分，它们显著提高了神经网络处理序列数据的效率和效果，尤其是对于长距离依赖的处理能力。Attention机制通过选择性地关注输入信息，解决了传统神经网络的计算瓶颈，而Transformer则通过自注意力和全并行计算，革新了序列建模的方式。