Transformers：揭开其幕后运作的奥秘

2022-12-12 02:10:39

Transformer：人工智能领域的革命性力量

揭开 Transformer 模型的神秘面纱

Transformer 模型是一种基于注意力机制的神经网络架构，自诞生以来，它以其无与伦比的能力震撼了人工智能世界。这种革命性的模型为处理复杂数据开辟了一条新途径，并彻底改变了我们与机器互动的方式。

注意力机制的艺术

Transformer 模型最显着的特征在于其注意力机制。这种机制赋予模型一种独特的视角，使其能够同时关注数据中的多个部分，从而捕捉到更丰富的信息和语境。想象一下，人类在阅读文本或理解语言时，会对重要信息给予更多的注意力，而 Transformer 模型也拥有类似的能力。通过注意力机制，它可以更有效地提取数据中的相关性，理解语言的细微差别，并做出更准确的判断和决策。

Transformer 模型的内部运作方式

Transformer 模型由编码器和解码器组成。编码器将输入数据（例如文本、图像或语音）转换为向量序列，而解码器则利用这些向量序列生成输出（例如翻译、摘要或预测）。编码器和解码器之间的注意力机制至关重要，它允许信息在两者之间双向流动。

这就像一场精心编排的舞蹈，编码器和解码器共同探索数据，相互交换信息，以获得对输入的深刻理解。这种密切的合作使 Transformer 模型能够捕捉到传统神经网络通常会忽略的复杂关系和细微差别。

代码示例：实现 Transformer 模型的注意力机制

import torch
import torch.nn as nn

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads=8, dropout=0.):
        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.num_heads = num_heads
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

        self.q = nn.Linear(dim, dim)
        self.k = nn.Linear(dim, dim)
        self.v = nn.Linear(dim, dim)

    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        batch_size, seq_len = q.size(0), q.size(1)

        # Perform linear transformation
        q = self.q(q).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, -1).permute(0, 2, 1, 3)
        k = self.k(k).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, -1)
        v = self.v(v).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, -1).permute(0, 2, 1, 3)

        # Calculate attention weights
        attention_weights = torch.matmul(q, k.permute(0, 1, 3, 2)) / math.sqrt(self.dim)
        if mask is not None:
            attention_weights.masked_fill_(mask, -float('inf'))

        # Apply softmax to get attention probabilities
        attention_probs = nn.functional.softmax(attention_weights, dim=-1)

        # Apply dropout
        attention_probs = self.dropout(attention_probs)

        # Calculate weighted sum of values
        output = torch.matmul(attention_probs, v).permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
        output = output.view(batch_size, seq_len, -1)

        return output