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Transformer模型

Transformer的诞生

2017年，Google团队在论文《Attention Is All You Need》中提出了Transformer架构，这是自然语言处理历史上的里程碑事件。

Transformer的创新之处在于：

1. 完全放弃了循环结构：不再使用RNN或CNN作为基础构建块
2. 全部依赖注意力机制：使用自注意力机制捕获序列内部依赖关系
3. 高度并行化：支持大规模并行计算，极大提升训练效率

"自注意力机制，有时被称为内部注意力，是一种将单个序列的不同位置联系起来以计算序列表示的注意力机制。" — Vaswani等人

Transformer架构概览

Transformer采用编码器-解码器结构，但与传统模型相比有本质区别：

核心组件

1. 编码器堆栈：由6个相同层堆叠而成，每层包含：

   • 多头自注意力机制子层
   • 前馈神经网络子层
   • 残差连接和层归一化

2. 解码器堆栈：同样由6个相同层组成，每层包含：

   • 掩码多头自注意力机制子层
   • 编码器-解码器注意力子层
   • 前馈神经网络子层
   • 残差连接和层归一化

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.feed_forward = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, dim_feedforward),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(dropout),
            nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
        )
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, src, src_mask=None):
        # 自注意力子层
        src2 = self.norm1(src)
        src2 = src + self.dropout(self.self_attn(src2, src2, src2, attn_mask=src_mask)[0])
        
        # 前馈网络子层
        src2 = self.norm2(src2)
        src2 = src + self.dropout(self.feed_forward(src2))
        
        return src2

Transformer的关键创新

位置编码

由于摒弃了循环结构，Transformer需要额外的机制来捕获序列的位置信息：

• 使用正弦和余弦函数生成不同频率的位置编码
• 直接添加到输入嵌入中
• 使模型能够感知令牌在序列中的相对或绝对位置

def generate_positional_encoding(max_seq_len, d_model):
    pe = torch.zeros(max_seq_len, d_model)
    position = torch.arange(0, max_seq_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
    div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
    
    pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
    pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
    
    return pe

多头注意力机制

多头注意力是Transformer的核心创新之一：

• 将输入投影到多个子空间进行并行注意力计算
• 允许模型同时关注不同位置和不同表示子空间
• 增强了模型捕获多种语言现象的能力

Transformer相比RNN的优势

Transformer架构相比传统RNN模型具有显著优势：

1. 并行计算：不受序列顺序限制，支持大规模并行训练
2. 长距离依赖：自注意力直接连接任意位置，避免梯度消失问题
3. 计算效率：训练速度更快，可扩展性更强
4. 表示能力：多头注意力可以捕获更丰富的序列内部关系

Transformer的应用与影响

Transformer架构迅速改变了NLP领域：

• 机器翻译：最初的应用场景，显著提升了翻译质量
• 预训练语言模型：为BERT、GPT等模型提供了基础架构
• 跨模态模型：如DALL-E、Flamingo等视觉-语言模型
• 生成式AI：为ChatGPT等大型对话模型提供了架构基础

小结

Transformer的出现彻底改变了NLP领域，引领了从循环网络到注意力机制的范式转变。它的核心创新—自注意力机制—使模型能够高效捕获序列中的长距离依赖关系，同时支持大规模并行计算。

如今，Transformer已经成为现代大型语言模型的基石，从BERT到GPT系列，再到现在的各种多模态模型，无一不以Transformer为基础架构。它不仅解决了传统序列模型的局限性，更开创了自然语言处理的新时代。