引领NLP新时代！Transformer: 自注意力革命的开端

2023-12-08 00:25:20

Transformer：引领自注意力革命的 NLP 典范

自注意力机制：Transformer 的核心

Transformer 模型以其自注意力机制而闻名，该机制赋予了它捕捉输入序列中每个元素之间的复杂关系的能力。这种机制本质上是一种神经网络层，它计算序列中每个元素与所有其他元素之间的关联性。自注意力使 Transformer 能够建模长期依赖关系，而这正是其他神经网络模型所难以实现的。

Transformer 在 NLP 领域的革命性应用

自注意力机制为 Transformer 提供了显著优势，使其在 NLP 任务中大放异彩。在机器翻译领域，Transformer 能够准确捕捉不同语言之间的细微差别，生成高质量的翻译结果。在文本摘要任务中，Transformer 能够高效地提取文本中的关键信息，生成简洁而准确的摘要。在问答系统中，Transformer 可以理解用户的查询并从庞大的知识库中准确检索相关信息。

代码示例：实现 Transformer 的自注意力

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.num_heads = num_heads

        # 创建三个线性变换层
        self.q_linear = nn.Linear(dim, dim * num_heads)
        self.k_linear = nn.Linear(dim, dim * num_heads)
        self.v_linear = nn.Linear(dim, dim * num_heads)

    def forward(self, x):
        # 使用线性变换层将输入投影到查询、键和值矩阵
        query = self.q_linear(x).view(x.size(0), -1, self.num_heads).transpose(1, 2)
        key = self.k_linear(x).view(x.size(0), -1, self.num_heads).transpose(1, 2)
        value = self.v_linear(x).view(x.size(0), -1, self.num_heads).transpose(1, 2)

        # 计算注意力权重矩阵
        attn_weights = torch.matmul(query, key.transpose(2, 3)) / math.sqrt(self.dim)
        attn_weights = nn.Softmax(dim=-1)(attn_weights)

        # 计算上下文向量
        context = torch.matmul(attn_weights, value).transpose(1, 2).contiguous()
        context = context.view(x.size(0), -1, self.dim)

        return context