一文理解Transformer的工作原理_transformer原理,transformer模型原理 - CSDN文库

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一文理解一文理解Transformer的工作原理的工作原理

概述

自然语言处理中的 Transformer 模型真正改变了我们处理文本数据的方式。

Transformer 是最近自然语言处理发展的幕后推手，包括 Google 的 BERT。

了解 Transformer 的工作原理、它如何与语言建模、序列到序列建模相关，以及它如何支持 Google 的 BERT 模型。

引言

现在，我喜欢做一名数据科学家，从事自然语言处理（Natural Language Processing,NLP) 方面的工作。这些突破和发展正

以前所未有的速度发生。从超高效的 ULMFiT 框架到 Google 的 BERT，自然语言处理真的处于一个黄金时代。

这场革命的核心是 Transformer 的概念。它改变了我们数据科学家处理文本数据的方式，你很快就会在本文中理解这一点。

想看一个 Transformer 是多么有用的例子么？请看下面的段落：

标注高亮的单词指的是同一个人：Griezmann，一名受欢迎的足球运动员。对我们而言，要弄清楚文本中这些词之间的关系并

不难。但对一台机器来说，这可就是一项相当艰巨的任务了。

对机器理解自然语言来说，掌握句子中这些关系和单词序列至关重要。这就是 Transformer 概念发挥主要作用之处。

注：本文假设读者对一些深度学习概念有基本的了解。

《深度学习要领：带注意力的序列到序列建模》（Essentials of Deep Learning – Sequence to Sequence modeling with

Attention）

《深度学习基础：递归神经网络导论》（Fundamentals of Deep Learning – Introduction to Recurrent Neural Networks）

《Python 中使用深度学习的文本摘要综合指南》（Comprehensive Guide to Text Summarization using Deep Learning in

Python）

序列到序列模型：背景

自然语言处理中的序列到序列模型（Sequence-to-sequence (seq2seq)）用于将 A 型序列转换为 B 型序列。例如，将英语句

子翻译成德语句子就是一个序列到序列的任务。

自 2014 年推出以来，基于递归神经网络的序列到序列模型得到了很多人的关注。目前世界上的大多数数据都是以序列的形式

存在的，它可以是数字序列、文本序列、视频帧序列或音频序列。

2015 年增加了注意力机制（Attention Mechanism），进一步提高了这些 seq2seq 模型的性能。在过去的五年里，自然语言

处理的进步如此之快，令人难以置信！

这些序列到序列模型用途非常广泛，可用于各种自然语言处理任务，例如：

机器翻译

文本摘要

语音识别

问答系统等等

基于递归神经网络的序列到序列模型

让我们以一个简单的序列到序列模型为例，请看以下如图所示：

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评论5

鲸阮

2023-07-26

如果你对Transformer的工作原理感兴趣，这篇文章是一个不错的选择，它能够提供基本的知识和深入了解的途径。

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