洞悉Transformer：揭开机器学习新时代的序幕（上）

作为人工智能领域的先锋，Transformer模型以其卓越的文本处理能力迅速席卷了业界。为了帮助您透彻理解这一划时代技术，我们特别为您奉上《Transformer揭秘》系列文章的上篇，带您领略Transformer的奥妙。

在这篇文章中，我们将着重探讨Transformer的核心概念：注意力机制和自我注意力机制。我们希望通过浅显易懂的讲解，让您对Transformer的强大功能有了全面深入的认识。

Attention： 聚焦关键信息，洞悉文本脉络

注意力机制是Transformer模型的基石之一。它就像是一把聚光灯，能够帮助模型在处理庞杂文本时，将重点集中在至关重要的信息上。

在Transformer中，注意力机制主要用于计算文本中不同单词或标记之间的相互关系。通过这种方式，模型可以识别出每个单词在当前上下文中所扮演的角色，从而更好地理解文本的含义。

例如，在处理以下句子时："Transformer是一种自然语言处理模型"。

• Transformer 一词是主语，是句子中最重要的一部分。
• 一种 一词限定了Transformer的范围，告诉我们Transformer属于哪一类模型。
• 自然语言处理 一词了Transformer的主要功能。

利用注意力机制，Transformer模型能够理解这些单词之间的相互关系，并从中提取出句子中关键的含义。

Self-Attention： 深入挖掘文本内部结构

自我注意力机制是注意力机制的延伸，它允许Transformer模型专注于文本内部不同部分之间的关系。

与注意力机制不同，自我注意力机制将文本视为一系列有序的标记或单词。它计算每个标记与文本中其他所有标记之间的相关性，从而建立起一个内部关系图谱。

自我注意力机制在理解复杂文本结构方面发挥着至关重要的作用。通过识别文本中不同部分之间的依赖关系，Transformer模型可以更有效地处理长文本序列，提取出隐藏的语义信息。

例如，在处理以下文本时："机器学习是一种人工智能的技术，用于训练计算机执行特定任务。"

• "机器学习 "和"人工智能 "这两个短语相互关联，因为它们了机器学习与人工智能之间的关系。
• "训练 "一词与"执行 "一词相关，因为它描述了机器学习的过程。

通过自我注意力机制，Transformer模型能够捕捉到这些内部关联，从而对文本内容形成更深入的理解。

总结

注意力机制和自我注意力机制是Transformer模型的核心技术。通过赋予模型专注于关键信息和深入挖掘文本结构的能力，它们赋予了Transformer无与伦比的文本处理能力。

在下一篇《Transformer揭秘（下）》文章中，我们将深入探讨Transformer的其他关键组件，包括多头注意力机制、前馈神经网络和层归一化。敬请期待！