一文彻底搞懂深度学习：Transformer架构
一文彻底搞懂深度学习：Transformer架构
Transformer模型是深度学习领域的重要突破，它基于自注意力机制，彻底改变了自然语言处理任务的处理方式。本文将带你深入了解Transformer模型的本质、架构及其核心组件，帮助你全面掌握这一革命性技术。
一、Transformer的本质
1. 什么是Transformer？
Transformer模型是一种强大的深度学习架构，它利用自注意力机制和多头注意力来捕捉序列内部的依赖关系，并通过位置编码来引入位置信息。
2. Transformer的本质是什么？
Transformer的本质是一个基于自注意力机制的编码器-解码器架构，它能够有效地处理序列到序列的任务，并捕捉输入序列中的长距离依赖关系。Transformer左边是N个编码器，右边是N个解码器，其中N为6。
二、Transformer的架构
1. Transformer的架构是什么？
Transformer遵循编码器-解码器总体架构，使用堆叠的自注意力机制和全连接层，分别用于编码器和解码器，如图中的左半部分和右半部分所示。
2. 自注意力（Self- Attention）机制是什么？
自注意力机制用于计算输入序列中各个元素之间的相关性，并据此更新每个元素的表示。与传统的注意力机制不同，自注意力机制不需要外部信息或额外的查询（Query）来引导注意力的分配，而是仅依赖于输入序列本身。
在自注意力机制中，输入序列首先被转换为三个不同的表示：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。这些表示通常是通过将输入序列与相应的权重矩阵相乘得到的。然后，计算查询与每个键之间的点积，得到注意力分数，这些分数反映了查询与每个键之间的相关性。
3. Transformer注意力机制有哪些？
Transformer模型中注意力机制有三个主要用途。Encoder中的Self-Attention用于捕捉输入序列内部各元素之间的关系，Decoder中的Self-Attention用于生成目标序列时考虑已生成的部分，而Decoder中的Encoder-Decoder-Attention则用于将输入序列的信息融入到目标序列的生成过程中。
4. Transformer的核心组件有哪些？
Transformer模型包含输入嵌入、位置编码、多头注意力、残差连接和层归一化、带掩码的多头注意力以及前馈网络等组件。
- 输入嵌入：将输入的文本转换为向量，便于模型处理。
- 位置编码：给输入向量添加位置信息，因为Transformer并行处理数据而不依赖顺序。
- 多头注意力：让模型同时关注输入序列的不同部分，捕获复杂的依赖关系。
- 残差连接与层归一化：通过添加跨层连接和标准化输出，帮助模型更好地训练，防止梯度问题。
- 带掩码的多头注意力：在生成文本时，确保模型只依赖已知的信息，而不是未来的内容。
- 对输入进行非线性变换，提取更高级别的特征。