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Transformer原理及知识体系大纲

Transformer原理及知识体系大纲

一、什么是Transformer?

  • 提出者:Google在2017年发布的论文《Attention is All You Need》

  • 本质:一个用于处理序列数据的深度学习模型架构,抛弃了传统RNN和CNN,完全基于Self-Attention机制。


二、应用场景:从“预测下一个词”到理解整段文本

  • 任务举例:

    • 输入:“我今天吃了一个苹果”,预测下一个词。

    • 翻译任务:输入英文,输出中文。

    • 问答任务:输入问题,输出答案。


三、整体架构图解(可以配图说明)

  • 分为三大部分:

    • 输入模块:Tokenization、词嵌入(Embedding)+位置编码(Positional Encoding)

    • 编码模块(Encoder Stack)

    • 解码模块(Decoder Stack)

    • 输出模块:线性+Softmax


四、核心组成模块详解(配流程图或代码示意)

1. Token 和词表
  • 词表(Vocabulary):每个单词或子词对应一个唯一ID

  • Token:将文本变成离散ID序列

2. Embedding向量
  • 每个Token变成一个向量

  • 加入位置信息(Positional Encoding)保留顺序

3. Self-Attention机制
  • 公式:Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / √d_k) V

  • 含义:每个词与其它词的相关性加权求和,获得上下文表达

4. Multi-head Attention
  • 多组注意力机制并行,增强学习能力

5. Feed Forward 网络
  • 两层全连接层+激活函数

6. 残差连接 + LayerNorm
  • 加速训练,防止梯度消失


五、程序流程解析(适合开发者)

  • 输入阶段:Tokenizer → Embedding

  • 编码阶段:多个Encoder层(包含Multi-Head Attention + FFN)

  • 解码阶段:Decoder结构与Encoder类似,但加入Masked Attention

  • 输出阶段:Linear → Softmax,得到预测分布


六、案例讲解:从文本到预测结果

用PyTorch或TensorFlow演示:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

input_text = "I love machine learning because"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=10)
print(tokenizer.decode(output[0]))

七、从架构到开发的学习建议

  • 理论入门:

    • 推荐课程:Stanford CS224n

    • 推荐书籍:《深度学习》(Goodfellow)+《Transformers for NLP》

  • 实践路径:

    • 用HuggingFace实践Transformer文本生成、问答、翻译

    • 自己搭建简化版Transformer模型

  • 推荐项目:

    • TinyGPT、minGPT、The Annotated Transformer


八、Transformer对大模型开发的基础意义

  • LLM(如GPT、Claude、Gemini)都基于Transformer

  • 对架构理解越深,越容易定制自己的模型或RAG系统

  • 是理解ReAct、Function Calling、Agent架构的基础

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