Transformer是一种革命性的神经网络架构,由Google的研究者Dmitry Vaswani及其团队在2017年的《Attention is All You Need》论文中首次提出。它的核心特征是基于自注意力机制,这一机制突破了传统RNN(循环神经网络)对序列长度的限制,使模型能够同时处理输入序列中所有位置的信息,赋予了模型全局上下文的感知能力。
自注意力机制是Transformer的核心,它允许模型动态地为每个输入位置分配权重,这不仅增强了模型对输入的理解,还促进了模型的泛化能力。在Transformer的结构中,包括编码器和解码器两大部分,每个部分都由多层相同结构的模块组成,这些模块内嵌有多头自注意力机制和全连接前馈网络。多头注意力机制进一步提高了模型的表达维度,通过同时处理多个注意力子空间,使得模型可以从不同角度捕捉输入的复杂关系。
位置编码在Transformer中至关重要,因为原始的自注意力机制缺乏对输入序列中元素位置的直观理解。常见的位置编码方法如基于正弦和余弦函数的方法,为模型提供了序列的局部顺序信息。Transformer的应用范围极其广泛,不仅在自然语言处理(NLP)领域,如机器翻译、文本生成和情感分析中表现出色,还在计算机视觉(CV)任务,如图像分类和目标检测中展示了潜力。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和GPT(Generative Pre-trained Transformer)作为Transformer的代表模型,前者是双向预训练模型,用于多种下游任务,后者则专注于生成任务,通过预训练和微调相结合的方式极大提升了模型性能。
尽管Transformer带来了许多优势,如并行计算能力、处理长距离依赖的潜力以及在大数据集上的高效训练,但它也面临着挑战,比如计算复杂度高、对于长距离依赖的建模效果仍有待优化。未来,Transformer将继续是深度学习研究的重点,预计会有更多创新的变种出现,以更好地适应各种特定任务和数据特性,推动AI技术的持续进步。