Transformer详解：结构、原理与多头注意力机制

Transformer是一种革命性的神经网络架构，最初由Google的机器翻译团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，该论文标志着在自然语言处理(NLP)领域对传统循环神经网络(RNNs)如LSTM和GRU的革新。Transformer的主要目的是解决长距离依赖问题和提高模型的并行计算能力，这些问题在RNN模型中尤为显著。 Transformer的核心结构包括以下几个部分： 1. **多头注意力机制(Multi-Head Attention)**: 这是Transformer架构的关键组成部分，它允许多个独立的注意力机制同时关注输入的不同子空间，提高了模型处理全局上下文的能力。每个注意力头独立计算输入之间的关联，最后通过线性变换整合这些头的结果。 2. **自注意力(Self-Attention)**: 自注意力允许每个位置的输入向量同时与其他所有位置交互，这样可以捕捉序列中的长距离依赖，而无需像RNN那样依赖于先前的状态。 3. **编码器-解码器(Encoder-Decoder)**: Transformer的架构采用了一种全新的编码-解码器模式，其中编码器负责捕获输入序列的上下文信息，而解码器则基于编码器的输出进行逐个生成目标序列，两者之间通过注意力机制相互作用。 4. **位置编码(Positional Encoding)**: 由于Transformer没有固有的序列信息，位置编码被添加到输入嵌入中，以提供序列的顺序信息，确保模型能够理解不同位置的元素之间的关系。 5. **Feed Forward Network(FFN)**: 在自注意力和注意力机制之后，FFN层用于进一步处理和变换输入特征，增强模型的表达能力。 6. **残差连接(Residual Connections)**: 这些连接允许信息直接从输入传递到输出，有助于梯度传播和模型训练过程中的信息流动。 7. **层归一化(Layer Normalization)**: 提供了更好的训练稳定性和性能，通过对每一层的输出进行标准化处理，帮助模型学习到更好的权重分布。 8. **掩码多头注意力(Masked Multi-Head Attention)**: 对于自注意力部分，为了处理自回归建模（如语言模型），在计算注意力权重时会使用掩码，避免当前位置看到未来的位置信息，确保了预测的顺序性。 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是基于Transformer的预训练模型，它利用双向Transformer进行文本表示学习，显著提升了下游任务的性能。BERT通过在大规模无监督数据上进行预训练，获得了丰富的上下文理解能力，然后可以微调到特定的下游任务中。 Transformer的出现彻底改变了序列模型的设计，其高效处理长距离依赖和并行计算的能力使得它在机器翻译、文本生成等多个NLP任务中取得了显著的性能提升。其结构的简洁性和高效性使得Transformer成为了现代深度学习领域的标志性模型之一。