"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。