Transformers：揭开神经网络新时代的序幕

在机器学习的浩瀚领域中，Transformer模型正以其无与伦比的力量和优雅的简洁性开辟着新纪元。从自然语言处理到计算机视觉，Transformers正以前所未有的方式改变着我们处理数据的能力。

本文将为您揭开Transformers背后的数学面纱，通过一个端到端的示例，带领您领略其内在的工作原理。我们将深入探究它们的架构，并通过一系列逐步简化来澄清它们看似复杂的本质。

Transformers 的架构

Transformer模型的核心是一个被称为“注意力”的机制。注意力允许模型专注于输入序列中最重要的部分，而忽略不相关的细节。这种选择性关注的能力使Transformers能够捕获长距离依赖关系，这是传统神经网络的常见弱点。

Transformer由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列转换为一组向量，称为“键”。解码器使用这些键来生成输出序列，同时通过“值”向其提供输入信息。

注意力机制

注意力的核心是一个称为“点积注意力”的运算。对于输入序列中的每个位置，注意力机制计算它与所有其他位置的点积。这些点积值然后被转换为概率分布，表示每个位置对当前位置的重要性。

通过这种方式，Transformer可以学习关注与当前位置高度相关的其他位置。这对于捕获语言中的长距离依赖关系非常重要，例如主语和宾语之间的关系。

自注意力

自注意力是注意力机制的一种特殊情况，其中模型关注的是输入序列本身。这允许模型学习序列中的模式和关系，而无需显式定义它们。

自注意力在Transformer模型中扮演着至关重要的角色。它使模型能够捕捉到单词之间的复杂交互，并理解上下文的含义。

位置编码

Transformer模型不具有卷积神经网络等固有的位置信息。为了解决这个问题，引入了位置编码，这是一个附加到输入序列中的特殊向量。位置编码为模型提供了有关每个位置相对顺序的信息，从而使它能够区分序列中的不同单词。

端到端示例

为了更深入地理解Transformer模型，让我们通过一个端到端的示例来对其进行剖析。

考虑以下翻译任务：将英语句子“The cat sat on the mat”翻译成法语。

编码器

编码器将英语句子转换为一组键。每个键都是一个向量，表示句子的一个单词。键的序列如下：

[cat, sat, on, the, mat]

解码器

解码器使用编码器生成的键来生成法语翻译。它从一个特殊的开始标记开始，然后逐个生成单词。

在第一个时间步，解码器计算它与所有键之间的点积注意力。点积分布显示解码器主要关注“cat”这个词。因此，解码器输出第一个法语单词“Le”。

解码器继续这个过程，依次生成其余的法语单词：“chat”, “est”, “assis”, “sur”, “le”, “tapis”。

输出

最终，解码器生成的法语翻译为：

Le chat est assis sur le tapis.

总结

Transformer模型凭借其强大的注意力机制，为机器学习领域带来了革命性的变革。它们能够捕获长距离依赖关系，并通过自注意力学习序列中的复杂模式。通过一个端到端的示例，我们揭示了Transformer模型的工作原理，展示了它们如何将输入序列转换为输出序列。

随着Transformer模型的不断发展，我们相信它们将继续在自然语言处理、计算机视觉等众多领域取得令人瞩目的成就，并推动机器学习的边界不断向前。