揭秘Transformer模型中的解码器架构及其运作原理

2023-09-29 08:17:22

解码 Transformer：深入了解其架构和工作原理

Transformer 模型：自然语言处理的革命

近年来，Transformer 模型在自然语言处理 (NLP) 领域掀起了一场风暴。凭借其令人难以置信的能力和广泛的应用，Transformer 已成为 NLP 领域的基石。在本文中，我们将深入探讨 Transformer 模型的解码器架构，了解其内部运作方式以及它如何帮助 Transformer 成为 NLP 领域不可或缺的工具。

解码器架构：揭开谜团

Transformer 模型的解码器类似于编码器，但有一些关键的区别。它由多层堆叠的解码器层组成，每层包含以下子层：

多头注意力： 计算解码器当前位置的单词与编码器所有单词之间的注意力权重。
编码器-解码器注意力： 计算解码器当前位置的单词与编码器所有单词之间的注意力权重。
前馈层： 对解码器当前位置的单词进行非线性变换。

解码过程：逐步了解

解码器的工作过程可归结为以下步骤：

输入解码器初始状态： 由编码序列和特殊符号 (SOS) 组成。
逐层传递： 解码器初始状态依次通过解码器层。
注意力权重计算： 每个层计算注意力权重，融合编码器相关信息。
生成自然语言序列： 通过融合注意力权重，生成自然语言单词。

残差连接和层归一化：确保稳定性和鲁棒性

每层解码器使用残差连接和层归一化技术。残差连接将当前层的输出与前一层的输出相加，层归一化则对输出进行归一化。这些技术提高了解码器的稳定性，防止梯度消失或爆炸问题。

代码示例：PyTorch 中的解码器

以下 PyTorch 代码展示了一个简单的解码器实现：

import torch
import torch.nn as nn

class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(1024, 8)
        self.encoder_attn = nn.MultiheadAttention(1024, 8)
        self.ffn = nn.Linear(1024, 2048)

    def forward(self, dec_input, enc_output):
        output = self.self_attn(dec_input, dec_input)
        output = self.encoder_attn(output, enc_output)
        output = self.ffn(output)
        return output

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(6)])

    def forward(self, dec_input, enc_output):
        for layer in self.layers:
            dec_input = layer(dec_input, enc_output)
        return dec_input