Transformer模型解析：Self-Attention与并行计算

"NLP课程，Transformer模型，Self-Attention机制，Positional Encoding，Layer Normalization，Transformer Encoder与Decoder" 在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型的出现极大地推动了序列模型的发展，解决了传统RNN（循环神经网络）面临的梯度消失和并行计算难题。Transformer模型的核心在于其Self-Attention机制，它能有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系，而不再局限于RNN的顺序计算。 1. Seq2seq模型：Seq2seq（Sequence to Sequence）模型通常由一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder）组成，用于任务如机器翻译。然而，基于RNN的Seq2seq模型受限于RNN的梯度消失问题和序列计算的串行特性，导致训练效率低下。 2. Transformer：Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，完全放弃了RNN和CNN，采用自注意力（Self-Attention）机制替代，使得模型可以在并行计算中处理整个序列，显著提升了训练速度。Transformer模型包括两个主要部分：Encoder用于理解输入序列，Decoder用于生成输出序列。 3. Self-Attention机制：Self-Attention允许模型在计算每个位置的表示时考虑所有其他位置的信息，形成一个全局上下文的视图。这通过三个矩阵的计算实现：查询（Query）、键（Key）和值（Value），它们分别对应输入序列的不同视角，通过内积计算注意力权重，再加权求和得到上下文丰富的表示。 4. Positional Encoding：由于Transformer模型没有内置的位置感知能力，为了保留序列信息，引入了Positional Encoding。这是一系列正弦和余弦函数的组合，为每个位置赋予一个唯一的向量，使得模型能够识别序列中的相对位置。 5. Layer Normalization：在Transformer的每一层中，都采用了Layer Normalization技术，以稳定训练过程，减少内部协变量转移问题，提高模型的收敛速度和性能。 6. Transformer Encoder与Decoder：Encoder由多个相同的层组成，每个层包含一个Self-Attention子层和一个前馈神经网络（FeedForward）子层。Decoder同样由多层构成，除了Self-Attention外，还包括一个对Encoder输出进行注意力操作的Cross-Attention子层，以确保正确地生成依赖于源序列的输出序列。 7. 总结：Transformer模型因其高效并行计算和强大的上下文捕捉能力，在NLP领域得到广泛应用，如BERT、GPT等预训练模型均基于Transformer架构。它的设计思路对后来的模型产生了深远影响，成为现代深度学习NLP研究的重要基础。