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Transformer模型原理概述

  Transformer 是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的深度学习模型,最初由 Google 在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如今已广泛应用于计算机视觉、语音识别等多个领域,是现代大语言模型(如GPT、BERT等)的核心架构。

一、模型架构

  Transformer 采用经典的编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构,由多个编码器层和多个解码器层堆叠而成(通常为 6 层),每层包含特定的子模块。

1.编码器(Encoder)

  处理输入序列(如句子),生成包含序列语义的中间表示。每个编码器层包含两个子层:

  多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention):捕捉序列内部不同位置的依赖关系。
前馈神经网络(Feed Forward Neural Network):对注意力输出进行非线性变换。

  每层后均使用残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization)稳定训练。

2.解码器(Decoder)

  基于编码器的输出生成目标序列(如翻译结果)。每个解码器层包含三个子层:

  掩码多头自注意力机制(Masked Multi-Head Self-Attention):确保解码时不依赖未来位置的信息。
编码器-解码器注意力机制(Encoder-Decoder Attention):建立输入与输出序列的关联。
前馈神经网络:与编码器中的结构相同。

二、自注意力机制(Self-Attention)

  自注意力机制是 Transformer 的核心,它允许模型在处理序列时关注不同位置的信息,计算元素间的关联权重。

1. 注意力计算的数学表达:

  对于输入序列中的每个元素,注意力机制通过三个矩阵(可训练参数)生成三个向量:

  查询向量(Query, Q):用于计算当前元素与其他元素的关联。
键向量(Key, K):作为被查询的 “索引”。
值向量(Value, V):包含元素的实际信息。

  注意力分数的计算过程:

  对每个位置 i,计算其与所有位置 j 的注意力分数,softmax函数将分数归一化为权重,加权求和得到输出。
Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})VAttention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V
其中,dkd_kdk是Key的维度,dk\sqrt{d_k}dk称作缩放因子,用于防止梯度消失。

2. 多头注意力(Multi-Head Attention):

  将注意力机制拆分为多个 “头”(Head)并行计算,每个头关注不同子空间的信息,最后拼接结果:
MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WOMultiHead(Q,K,V)=Concat(head_1,...,head_h)W^OMultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WO
其中,每个头的计算独立,WOW^OWO为输出投影矩阵。多头机制让模型能从不同角度捕捉序列关系。

三、 前馈神经网络(Feed-Forward Network, FFN)

  每个编码/解码层中的前馈网络由两个线性变换组成,中间使用 ReLU 激活函数
FFN(x)=max(0,xW1+b1)W2+b2FFN(x)=max(0,xW_1+b_1)W_2+b_2FFN(x)=max(0,xW1+b1)W2+b2
作用:对注意力机制的输出进行非线性变换,增强模型的拟合能力,将注意力捕捉到的特征映射到更高维的语义空间。

四、残差连接与层归一化

  每个子层(注意力、前馈网络)后应用残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization),缓解梯度消失问题。

1. 残差连接(Residual Connection)

  作用:解决深层网络中的梯度消失/爆炸问题,帮助模型训练更深的网络结构。
机制:将某一层的输入直接与该层的输出相加
Output=Input+Layer(Input)Output=Input+Layer(Input)Output=Input+Layer(Input)

2. 层归一化(Layer Normalization)

  作用:稳定网络训练,加速收敛,减少对初始化和学习率的敏感度。
机制:对单个样本的所有特征维度进行归一化(与批归一化不同,不依赖批次统计量)
Output=γ⋅X−μσ2+ε+βOutput=\gamma \cdot \frac{X-\mu}{\sqrt{\sigma^2+\varepsilon}}+\betaOutput=γσ2+εXμ+β
其中,μ\muμ是均值,σ2\sigma^2σ2是方差,α\alphaαβ\betaβ是可学习的缩放和偏移参数,ε\varepsilonε是防止除零的小常数。

五、位置编码(Positional Encoding)

  由于 Transformer 本身不具备处理序列顺序的能力(自注意力是全局计算),需通过位置编码为序列添加位置信息。

  常用方法:使用正弦和余弦函数生成位置编码向量,公式如下:
PE(pos,2i)=sin(pos100002idmodel)PE(pos,2i)=sin(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}})PE(pos,2i)=sin(10000dmodel2ipos)
PE(pos,2i+1)=cos(pos100002idmodel)PE(pos,2i+1)=cos(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}})PE(pos,2i+1)=cos(10000dmodel2ipos)
其中,pos为位置,i为维度,dmodeld_{model}dmodel为模型维度。
作用:将位置信息融入输入向量,使模型能区分序列中不同位置的语义。

六、应用与扩展

  基础应用
机器翻译、文本摘要、语音识别、问答系统等序列到序列任务。

  变体模型
BERT:仅使用编码器部分,通过掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)预训练,开创预训练模型先河。
GPT系列:仅使用解码器部分,通过自回归(Autoregressive)方式生成文本,推动生成式 AI 发展。

  核心优势
长距离依赖建模能力强,避免 RNN 的梯度消失问题。
并行计算效率高,适合大规模数据训练。
注意力机制可解释性较强,通过可视化权重能直观理解模型关注的重点。

七、小结

  Transformer 通过自注意力机制替代传统序列模型中的循环结构,实现了对序列信息的并行处理和长距离依赖建模。其核心组件(多头注意力、位置编码、前馈网络)的设计使其在效率和性能上超越了传统模型,为后续大语言模型和多模态模型的发展奠定了基础。

http://www.dtcms.com/a/273189.html

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