Transformer架构详解：自注意力与位置编码

Transformer模块是现代深度学习在自然语言处理(NLP)领域的一个革命性突破，它由 Vaswani 等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，彻底改变了传统的序列到序列(Sequence-to-Sequence, seq2seq)模型中基于循环神经网络(RNNs)或卷积神经网络(CNNs)的设计。Transformer的核心组件包括多头注意力(Multi-head Attention)层和位置编码(Positional Encoding)。 Transformer blocks 由以下几个主要部分构成： 1. **多头注意力(Multi-head Attention)**: - 这是Transformer中的关键组件，它同时考虑输入序列中不同位置之间的多个注意力子空间。每个注意力子空间称为一个“头”(head)，通过将输入特征分解成多个子空间，多头注意力能更好地捕捉不同级别的依赖关系。它包含三个步骤：查询(Q)、键(Key)和值(Value)的计算，然后用softmax函数对查询与键的点积进行加权求和，最后通过softmax后的权重与值相乘得到最终结果。 2. **前馈神经网络(Feed-Forward Networks, FFN)**: - FFN是一个简单的两层全连接网络，首先对输入进行线性变换，接着通过ReLU激活函数，再经过一次线性变换。它主要用于添加非线性表达能力，强化模型的表示学习能力。 3. **残差连接和层归一化(Residual Connections and Layer Normalization)**: - 在多头注意力和FFN之后，输出通常会通过残差连接添加到输入上，这有助于梯度传播和模型训练。层归一化则是一种标准化技术，用于确保每一层的输入分布相对稳定，加速收敛并提高性能。 4. **位置编码(Positional Encoding)**: - 自注意力机制不考虑元素的顺序，因此需要通过位置编码来提供序列的信息。原始Transformer使用了Sinusoidal Positional Encoding，它通过一系列正弦和余弦函数将位置信息嵌入到输入特征中。这些函数具有周期性和线性可分离性，适合处理序列数据。 在给定的代码片段中，首先导入了必要的库，如PyTorch及其相关的功能模块。代码展示了如何实现多头注意力和masking操作，其中`SequenceMask`函数用于创建一个掩码，使得在softmax操作时，除了有效长度范围内的元素外，其余部分置为极小值，防止它们对损失函数有过多影响。`masked_softmax`函数则是对带有掩码的张量执行softmax操作。 在Transformer模型的实际构建过程中，会将这些组件组合起来，形成编码器和解码器模块。编码器处理输入序列，生成中间表示，而解码器则利用编码器的输出和自身前面生成的序列来预测下一个词。Transformer的并行性使其能够有效地处理长序列，避免了RNN中的梯度消失或爆炸问题，成为处理文本生成、机器翻译等任务的强大工具。