从零理解 Transformer 模型

Transformer 模型是自然语言处理 (NLP) 领域的一场革命，自其在 2017 年问世以来，它已成为 NLP 任务的事实标准。Transformer 摒弃了传统循环神经网络 (RNN) 的序列处理方式，引入了自注意力机制，使得它能够并行处理整个序列，从而大幅提高了处理效率和准确性。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心，它允许模型在序列中不同位置的元素之间建立联系，从而捕获长距离依赖关系。自注意力机制的工作原理是：

1. 查询 (Q) 矩阵： 将输入序列中的每个元素转换为查询向量。
2. 键 (K) 矩阵： 将输入序列中的每个元素转换为键向量。
3. 值 (V) 矩阵： 将输入序列中的每个元素转换为值向量。
4. 注意力分数： 计算每个查询向量与所有键向量的点积，得到注意力分数矩阵。
5. 注意力权重： 将注意力分数通过 softmax 函数归一化，得到注意力权重矩阵。
6. 加权值： 将注意力权重矩阵与值矩阵相乘，得到加权值。

Transformer 架构

Transformer 模型由编码器和解码器两个部分组成：

编码器：

• 输入嵌入层：将输入序列中的每个元素转换为嵌入向量。
• 堆叠多个自注意力层：每个自注意力层都会计算序列中元素之间的注意力分数，从而捕获长距离依赖关系。
• 前馈层：对自注意力层的输出进行非线性变换。

解码器：

• 自注意力层：与编码器中的自注意力层类似，但只计算解码器序列中元素之间的注意力分数。
• 编码器-解码器注意力层：计算编码器序列中元素与解码器序列中元素之间的注意力分数。
• 前馈层：对编码器-解码器注意力层的输出进行非线性变换。

优势

Transformer 模型在 NLP 领域取得了显著优势，包括：

• 并行处理： Transformer 可以并行处理整个序列，从而大幅提高了处理效率。
• 长距离依赖关系： 自注意力机制使 Transformer 能够捕获长距离依赖关系，对于理解文本的语义至关重要。
• 良好的可扩展性： Transformer 模型可以轻松扩展到处理更长或更复杂的序列。

应用

Transformer 模型广泛应用于各种 NLP 任务，包括：

• 机器翻译
• 文本摘要
• 问答系统
• 文本分类
• 命名实体识别

总结

Transformer 模型是 NLP 领域的一项变革性技术，利用自注意力机制并行处理序列中的元素，从而大幅提高了效率和准确性。Transformer 模型已成为 NLP 任务的事实标准，并且在广泛的应用中展示了其强大的性能。