Transformer模型详解：从Scaled Dot-Product Attention到Multi-Head Attenti...

"Transformer.ppt 是一个关于Transformer模型的介绍，涵盖了其提出的背景、Encoder的结构，特别是ScaledDot-Product Attention和Multi-Head Attention的详解，以及Decoder的部分内容。讲解中以实例“华南”演示了如何通过Transformer避免使用递归模型来捕捉上下文信息，并阐述了Scaler、Mask的作用以及Multi-Head的设计原理。此外，还提到了编码和解码过程在实际应用中的示例，如中文到英文的翻译任务。" Transformer模型是自然语言处理（NLP）领域的一个里程碑，由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它彻底改变了序列建模的方式，尤其是对于机器翻译和其他依赖长距离依赖的任务。 1. Transformer的提出背景：传统RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）在处理长序列信息时存在效率问题，因为它们需要按顺序计算，难以并行化。Transformer通过引入自注意力机制，解决了这一问题，实现了计算的完全并行化，大大提升了训练速度。 2. Encoder的构成：Transformer的Encoder主要由多个相同的层组成，每层包含两个关键组件——Self-Attention（自注意力）和Position-wise Feed-Forward Networks（位置wise前馈网络）。其中，ScaledDot-Product Attention是Self-Attention的一种实现，用于计算不同位置的单词之间的相关性。它通过将查询（Query）、键（Key）和值（Value）进行点积，然后除以一个标度因子，以防止数值过大。 3. ScaledDot-Product Attention的运作：以“华南”为例，查询矩阵Q与所有键矩阵K（包括自身）进行矩阵乘法，得到注意力权重。通过放缩操作可以保持注意力得分在合理范围内，避免数值爆炸。Mask的使用则确保了在计算注意力权重时，当前单词无法“看到”未来单词的信息，以满足序列建模的因果关系。 4. Multi-Head Attention：Transformer利用多头注意力机制，将输入信息映射到多个不同的子空间，每个子空间对应一个头部。这允许模型从不同角度捕获信息，增加了模型的表达能力。n个头部的输出会被拼接起来，再经过线性变换，恢复到模型的原始维度。 5. Decoder部分：Decoder同样由多个层组成，包含Self-Attention层和一个额外的Encoder-Decoder Attention层，用于结合Encoder的上下文信息。在机器翻译等生成任务中，Decoder必须确保生成的序列符合语言规则，因此通常会使用Masking和Future遮挡策略，防止自注意力机制提前泄露未来信息。 6. 应用示例：“我是中国人”到英文的翻译：首先，输入的中文句子经过词嵌入和位置编码，然后通过Encoder得到关键信息。Decoder在生成英文单词时，一方面考虑Encoder的输出，另一方面通过Self-Attention机制参考已生成的英文单词，逐步构建完整的翻译结果。 Transformer的创新在于其高效并行的注意力机制，它在NLP领域的广泛应用，如BERT、GPT等预训练模型，证明了其在理解和生成自然语言方面的强大能力。Transformer不仅革新了序列模型的设计，也对计算机视觉、语音识别等多个领域产生了深远影响。