Transformer模型原理及关键模块详解
Transformer模型原理及关键模块详解
Transformer模型是一种深度学习模型，最早由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。相比于传统的CNN和LSTM，Transformer具有一些独特的优势，如并行计算能力和自注意力机制。因此，Transformer迅速成为了大模型（如GPT系列）主流的模型结构。
Transformer模型由两个主要组件组成：编码器和解码器。编码器接收输入文本，并生成一系列隐藏状态，这些隐藏状态表示文本的含义。然后，解码器接收编码器的隐藏状态，并逐字生成输出文本。
Transformer模型包含了多个核心模块：
Tokenizer&Word Embedding（分词及向量化）：将输入文本转换为词元序列，并将其嵌入到一个固定大小的向量空间中。
Positional Encoding（位置编码）：由于Transformer采用并行处理方式，因此需要一种机制来表示词序信息。位置编码通过在词向量上添加位置信息来实现这一点。
Self-Attention Layer（自注意力层）：这是Transformer的核心模块，通过计算词与词之间的注意力权重来捕捉文本中的依赖关系。
Residual Connection（残差连接）：通过跳过某些层的输出并直接加到后续层的输入上，来缓解梯度消失问题。
Layer Normalization（层归一化）：用于稳定训练过程，提高模型的收敛速度。
Feed Forward Layer（前馈神经网络）：对每个词的嵌入向量进行非线性变换，以引入更多的表达能力。
自注意力机制
自注意力机制是Transformer模型的核心创新。它通过计算词与词之间的注意力权重来捕捉文本中的依赖关系。具体来说，每个词的嵌入向量被转换为查询向量（q）、键向量（k）和值向量（v）。然后，通过计算查询向量与所有键向量的点积来得到注意力分数，最后将这些分数应用于值向量的加权和，得到最终的输出。
多头注意力机制
多头注意力机制是自注意力机制的一个扩展。它通过使用多个独立的注意力头来并行地关注输入的不同部分，从而获得更丰富和多样的数据表示。每个注意力头都有自己的一组查询、键和值矩阵。
位置编码
位置编码是Transformer模型中用于表示词序信息的关键组件。原论文中使用了不同频率的正弦和余弦函数来实现位置编码。这种编码方式可以保持序列中单词的顺序，并且能够使模型容易学习按相对位置进行关注。
残差连接
残差连接允许梯度通过直接路径传递，从而缓解了梯度消失或梯度爆炸的问题。此外，残差连接还加速了训练过程，提高了模型的收敛速度和性能。
层归一化
层归一化的主要目的是确保训练的稳定性。它通过在每一层的输出上应用归一化操作，来防止数值过大或过小，从而避免梯度消失或梯度爆炸问题。与Batch Norm相比，Layer Norm更适合处理长度不固定的NLP序列。
前馈神经网络
前馈神经网络（FFN）在Transformer中起着引入非线性的作用。虽然自注意力机制中的softmax本质上是线性的，但FFN通过两个线性变换和一个ReLU激活函数，为模型引入了非线性变换能力。研究表明，FFN虽然有一定的参数冗余，但在准确性上能够起到一定的作用。
训练与预测
Transformer模型的训练过程类似于序列到序列任务的常规训练循环。在预测阶段，模型会逐个生成输出词，直到达到最大长度或生成结束标记。
数学视角
从数学角度来看，Transformer可以被理解为d维概率测度空间的流映射。每个token（可以理解为粒子）都遵循向量场的流动，流动取决于所有token的经验测度。这种相互作用最终会导致token聚集，从而在预测任务中筛选出可能的结果。
Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理领域取得了巨大的成功，并且持续推动着相关技术的发展。随着研究的深入，Transformer模型也在不断地演进和优化，以应对更复杂的任务和场景。