Transformer架构详解：自注意力与编码解码器原理

Transformer学习总结——原理篇 Transformer是一种革命性的神经网络架构，最初由Google的Dmitry Vaswani及其团队在2017年提出，主要用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。它的核心在于自注意力机制（Self-Attention），这是一种计算序列元素之间复杂依赖关系的方法，无需像传统的RNN（循环神经网络）那样依赖于固定长度的记忆或递归。 1. **整体结构** Transformer模型由四个主要部分组成： - **输入处理**：每个输入词被转换成词嵌入（Word Embedding）并加上位置嵌入（Positional Embedding），这有助于捕捉单词顺序信息，即使在无上下文的输入中也保持语义连续性。 - **编码器（Encoder Stack）**：由6个相同的编码器层构成，每层包括Self-Attention子层和前馈神经网络（Feed Forward Network）。输入依次经过这些层，每一层处理上一层的输出，形成逐渐抽象的表示。 - **解码器（Decoder Stack）**：同样由6个相同的解码器层组成，但与编码器不同，第一层同时接受输入输出，后续层则接收上一解码层的输出以及来自编码器的最后输出。这允许模型在预测过程中同时考虑上下文信息和自身的序列信息。 - **输出处理**：最后的解码器层输出同样进行词嵌入和位置嵌入处理，形成最终的预测结果。 2. **Self-Attention** - **优势**：Self-Attention的核心优势在于其并行性。它可以直接计算每个位置与所有其他位置之间的关联度，无需按序列顺序逐个处理，这极大地提高了计算效率。此外，它能够捕获长距离依赖，使得模型对整个句子的全局理解能力更强。 - **工作原理**：在Self-Attention中，模型首先通过计算query、key和value向量，然后基于它们之间的相似度计算加权和，形成注意力分布。这允许模型关注输入中的关键信息，而忽略无关细节。 3. **Encoder-Decoder Attention** 在解码器中，额外引入了Encoder-Decoder Attention，这是一个连接编码器和解码器的重要部分。这个子层允许解码器在生成下一个词时直接参考编码器的隐藏状态，促进了翻译等任务中的跨上下文理解和生成。 4. **其他子层**： - **Self-Attention子层**：负责处理输入序列内部的依赖关系。 - **前馈神经网络（Feed Forward Network）**：用于深度学习，通过非线性变换提取更高层次的特征。 总结来说，Transformer的学习总结强调了其独特的自注意力机制和解码器中加入的编码器-解码器注意力，这两个设计显著提高了模型处理长距离依赖和序列建模的能力。通过理解这些核心原理，我们可以更好地掌握Transformer在各种自然语言处理任务中的应用和优化策略。