Transformer与问答：Thang Luong详解Transformer网络与应用

Transformer网络是深度学习在自然语言处理(NLP)领域的一项重要突破，由谷歌大脑的研究科学家Thang Luong介绍。该模型最初在2017年Google内部会议上由Jeff Dean和Quoc Le提出，旨在解决传统的递归神经网络(RNNs)在处理长距离依赖问题时的效率低下。Transformer网络的核心在于自注意力机制(Self-attention)，这是一种全新的关注机制，使得模型能够并行处理所有输入元素，显著提高了计算效率。 Transformer由多个层级组成，每个层级包含多个注意力头（Attention Heads），每个头负责学习输入序列中不同关系的表示。输入首先被转换为向量，然后通过这些层级逐层传递，每一层的输出作为下一层的输入。这种设计允许模型在没有循环结构的情况下捕捉全局上下文信息，这是其与RNNs的主要区别。 在Question Answering任务中，如BiDAF（Bidirectional Attention Flow）和QANet（Question-Answer Network），Transformer的应用尤为突出。这些模型利用Transformer架构来理解问题与文本段落之间的交互，从而找出与问题最相关的答案片段。例如，Thang Luong在VietAIFoundationClass4中提到的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和XLNet（eXtra Longformer）就是基于Transformer的预训练模型，它们在大规模数据上进行自我监督学习，然后在各种NLP任务上表现出色。 Transformer的出现引领了深度学习在NLP领域的革新，不仅提升了机器理解和生成文本的能力，也促进了诸如机器翻译、问答系统和文本生成等任务的显著进步。相比于之前的方法，Transformer由于其并行性和对长序列的有效处理，已经成为现代NLP模型的标准组成部分。此外，像OpenAI的GPT-2这样的后续工作进一步扩大了Transformer的影响，展示了其在生成式语言模型中的巨大潜力。 总结来说，Transformer网络凭借其独特的自注意力机制和高效架构，彻底改变了我们处理自然语言的方式，并在众多NLP应用中展现出前所未有的性能。对于任何希望深入理解自然语言处理和深度学习的人来说，学习Transformer的工作原理以及它在实际问题中的应用是至关重要的。