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A Minute to Know About Transformer
By JacksonML
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A Minute to Know About Transformer
By JacksonML
1. Transformer是什么
Transformer模型是一种神经网络它通过学习上下文及其含义跟踪序列数据中如本句中的单词中的关系。Transformer模型应用一套不断演变的、称为作注意力或自注意力的数学技术来检测在序列中影响和彼此依赖的、即便是遥远数据元素的微妙方式。
2017年Google(谷歌)首次通过一篇论文描述了Transformer这是迄今为止最先进和最强大的模型类之一。它们正在推动机器学习领域的新一波进步有些人称之为Transformer AI。 斯坦福大学的研究人员在2021年8月的一篇论文中称Transformer模型为“基础模型(Foundation Models)”因为他们认为这些模型正在推动人工智能的范式转变。文章写道“近年来基础模型的规模和范围的巨大扩展挑战了我们对可能性想象力的极限。” 这充分说明Tansformer与大语言模型LLMs关联并在人工智能AI相关领域机器视觉、语音识别和时间序列预测等方面展现出卓越的性能。
2. Transformer的根本创新
Transformer模型推动了一系列根本性的创新
1 完全基于自注意力机制(Self-Attention)它摒弃了传统的循环架构
2 它首次实现全序列并行处理突破了RNN循化神经网络的顺序计算瓶颈
3 它通过位置编码(Positional Encoding)替代了序列顺序信息。
3. Transformer核心思想
Transformer彻底摒弃RNN/CNN的顺序处理而完全依赖自注意力Self-Attention 来捕捉序列中任意元素间的依赖关系无论距离多远。它能实现高度并行化训练实至名归是大语言模型LLMs的基石。
自注意力机制每个词计算一个Query(查询)、一个Key键和一个Value(值)向量。输出是值的加权和权重由Query与所有Key的兼容性点积后Softmax决定。
Python示例代码如下
# Python/PyTorch Pseudocode demonstrating core calculations (Scaled Dot-Product Attention)
def attention(Q, K, V): # Q, K, V: [batch_size, seq_len, d_model]# [batch_size, seq_len, seq_len]scores torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(d_k) # weights of attention attn_weights torch.softmax(scores, dim-1) # weighted sum and output [batch_size, seq_len, d_model] output torch.matmul(attn_weights, V) return output4. Transformer核心公式
• Q(Query), K(Key), V(Value)均有输入线性变换而成√dₖ缩放防止点积过大导致梯度消失 公式如下所示 Attention(Q, K, V) softmax(Q·Kᵀ/√dₖ) · V 5. Transformer基本架构 以上架构图包含Enconder(编码器)和Decoder(解码器)。 编码器Encoder) 做输入处理。编码器层有Multi-Head Attention多头注意力机制、Add Norm(残差连接、和层归一化) 另有FFNFeed Forward Network。解码器Decoder) 与其有核心差异分别为Masked Multi-Head Attention以防止未来信息泄漏及Encoder-Decoder Attention以连接编码器输出。 解码器的工作流程自回归生成即为用前一输出作为当前输入同时最终输出为Linear Softmax层。
6. Transformer与CNN/RNN的本质区别
在Transformer问世之前成熟并且主宰人工智能领域的CNN卷积神经网络和RNN循环神经网路与其有着本质的区别。 7. Transformer的关键优势
下图显示了Transformer的关键优势。 8. Transformer为什么颠覆传统架构
1计算效率训练速度比RNN快5-10倍序列长度512时 2建模能力在WMT2014英德翻译任务提升28.4 BLEU 3可扩展性支持超长上下文现代LLMs达128K tokens 4统一架构适应文本/图像/音频多模态处理ViT, Whisper等 技术遗产Transformer为后来的AI发展奠定了伟大基础。Transformer的Encoder单独使用→BERTDecoder单独使用→GPT系列成为大语言模型的DNA。
9. 小结
Transformer通过自注意力和并行架构解决了序列建模的长程依赖和效率瓶颈成为现代大语言模型GPT, BERT, T5等的核心引擎开启了AI新篇章。其Encoder或Decoder常被单独用作强大特征提取器。 Transformer孕育和推动了大语言模型LLMs)的长足发展相关技术好文陆续推出敬请关注、收藏和点赞。
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