Transformer 工作原理

Transformer 是一种基于 自注意力机制（Self-Attention） 的深度学习模型架构，最初用于自然语言处理（NLP），但现已扩展到计算机视觉、语音处理等领域。以下是 Transformer 的工作原理及其核心机制的详细说明：

1. Transformer 的整体架构

Transformer 由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 两部分组成，每部分由多个相同的层堆叠而成。以下是其主要组件：

• • 编码器：将输入序列（如句子）转换为一系列隐藏表示。
• • 解码器：根据编码器的输出和已生成的部分结果，逐步生成目标序列（如翻译结果）。

2. 核心机制：自注意力（Self-Attention）

自注意力机制是 Transformer 的核心，用于捕捉序列中元素之间的依赖关系。以下是其工作原理：

步骤 1：输入表示

• • 输入序列（如句子）首先被转换为向量表示（词嵌入）。
• • 为了保留序列的位置信息，位置编码（Positional Encoding） 被添加到输入向量中。

步骤 2：计算注意力分数

• • 对于序列中的每个元素（如单词），模型计算其与其他元素的相关性（注意力分数）。
• • 具体来说，输入向量通过线性变换生成 查询向量（Query）、键向量（Key） 和 值向量（Value）。
• • 注意力分数通过计算 Query 和 Key 的点积得到：

其中，(d_k) 是 Key 向量的维度，用于缩放点积结果。

步骤 3：加权求和

• • 使用 softmax 函数将注意力分数归一化为概率分布。
• • 根据这些概率分布，对 Value 向量进行加权求和，得到每个元素的输出表示。

步骤 4：多头注意力（Multi-Head Attention）

• • 为了捕捉不同子空间的信息，Transformer 使用多个注意力头（Multi-Head Attention）。
• • 每个头独立计算注意力，最后将结果拼接并通过线性变换得到最终输出。

3. 编码器（Encoder）的工作原理

编码器由多个相同的层堆叠而成，每层包含以下两个子层：

• • 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：
  • • 计算输入序列中每个元素与其他元素的相关性。
• • 前馈神经网络（Feed-Forward Network）：
  • • 对注意力机制的输出进行进一步处理。
• • 残差连接和层归一化（Residual Connection & Layer Normalization）：
  • • 每个子层的输出与输入相加（残差连接），然后进行层归一化，以稳定训练过程。

4. 解码器（Decoder）的工作原理

解码器也由多个相同的层堆叠而成，每层包含以下三个子层：

• • 掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）：
  • • 与编码器类似，但使用掩码确保解码器只能看到已生成的部分结果，而不能看到未来的信息。
• • 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：
  • • 解码器通过该机制关注编码器的输出，以捕捉输入序列和目标序列之间的关系。
• • 前馈神经网络（Feed-Forward Network）：
  • • 对注意力机制的输出进行进一步处理。
• • 残差连接和层归一化：
  • • 与编码器相同，用于稳定训练。

5. Transformer 的输出

• • 解码器的最后一层输出通过线性变换和 softmax 函数，生成目标序列的概率分布。
• • 在训练时，模型通过最小化预测结果与真实标签之间的损失来优化参数。
• • 在推理时，模型通过自回归方式逐步生成目标序列。

6. Transformer 的关键特点

• • 并行计算：与 RNN 不同，Transformer 可以同时处理整个序列，显著提高了计算效率。
• • 长距离依赖建模：自注意力机制能够直接捕捉序列中任意两个元素之间的关系。
• • 可扩展性：通过增加层数和参数量，Transformer 可以处理更复杂的任务。

7. Transformer 的数学表示

• • 自注意力机制：

• • 多头注意力：

总结

Transformer 通过自注意力机制和多头注意力机制，能够高效地捕捉序列数据中的长距离依赖关系，并实现并行计算。其编码器-解码器架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色，成为现代深度学习的核心技术之一。