Transformer模型解析：从输入到输出的图解

"图解Transformer" Transformer是Google在2017年提出的革命性深度学习模型，主要用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译。该模型的核心思想是通过注意力机制（Attention）来替代传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），从而并行处理序列数据，提高了计算效率。 在论文《Attention is All You Need》中，Transformer被设计为由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成的架构。每个编码器由6个相同结构的层堆叠而成，每个解码器也同样是6层。每个编码器层包含两个主要部分：自注意力（Self-Attention）层和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。自注意力允许模型在处理序列中的每个元素时考虑到所有其他元素，增强了模型对上下文的理解能力。前馈神经网络则对自注意力层的输出进行进一步的非线性变换。 解码器除了包含自注意力层和前馈神经网络外，还有一个额外的注意力层，即“掩蔽注意力”（Masked Attention），防止解码器在生成目标序列时提前看到未来的信息。此外，解码器还有一个特殊的注意力层，称为“编码器-解码器注意力”，它允许解码器关注编码器的输出，以获取源序列的信息。 Transformer的训练通常涉及以下步骤： 1. 输入预处理：将输入文本转化为词嵌入（Word Embeddings），可能还包括位置嵌入（Positional Embeddings）以保留序列信息。 2. 编码器处理：通过多层自注意力和前馈网络对源序列进行编码，每一层都有自己的权重，不共享。 3. 解码器处理：解码器同样使用多层结构，但增加了掩蔽和编码器-解码器注意力机制，以生成目标序列。 4. 输出处理：解码器的最后一层输出通过线性层和softmax函数转换为概率分布，表示每个位置的下一个词的可能性。 5. 损失计算：通常使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）计算模型预测与真实目标序列之间的差异。 6. 反向传播和优化：通过梯度下降等优化算法更新模型参数，以最小化损失。 Transformer的创新在于其完全基于注意力的架构，使得模型能够有效地处理长序列，并在多个GPU上并行运算，大大加快了训练速度。由于其高效性和通用性，Transformer已经成为现代NLP任务的基石，被广泛应用于语言模型、机器翻译、文本生成等多个领域。同时，Transformer的架构也被扩展到计算机视觉和其他领域，如图像分类和语音识别，形成了ViT（Vision Transformer）和Transformer-XL等变体。