一文带你了解Transformer模型

摘要：Transformer是近年来自然语言处理(NLP)领域最重要的突破之一，由Google在2017年发表的论文《Attention is All You Need》中提出。它彻底改变了序列建模的方式，取代了传统的RNN和LSTM模型。下面我们将全面解析Tran

Transformer是近年来自然语言处理(NLP)领域最重要的突破之一，由Google在2017年发表的论文《Attention is All You Need》中提出。它彻底改变了序列建模的方式，取代了传统的RNN和LSTM模型。下面我们将全面解析Transformer的核心概念和工作原理。

Transformer是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的序列到序列(Seq2Seq)模型，具有以下特点：

完全基于注意力机制，无需循环或卷积结构高度并行化，训练效率大幅提升能够捕获长距离依赖关系由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成

自注意力机制是Transformer的核心，它允许模型在处理每个词时关注输入序列中的所有词，并动态计算它们的重要性。

计算过程：

对每个输入词向量生成三个向量：Query(Q)、Key(K)、Value(V)计算注意力分数：分数 = Q·K^T / √d_k (d_k是Key的维度)应用softmax得到注意力权重用权重对Value加权求和得到输出

为了捕捉不同子空间的信息，Transformer使用多头注意力：

将Q、K、V通过不同的线性投影分成h份分别计算每头的注意力拼接所有头的输出并通过线性层

由于Transformer没有循环结构，需要显式地注入位置信息：

PE(pos,2i) = sin(pos/10000^(2i/d_model))PE(pos,2i+1) = cos(pos/10000^(2i/d_model))

其中pos是位置，i是维度。

每层的FFN通常由两个线性变换和ReLU激活组成：

自原始Transformer提出后，出现了许多改进版本：

BERT：仅使用编码器的双向模型，通过掩码语言模型预训练GPT：仅使用解码器的自回归模型T5：将各种NLP任务统一为文本到文本格式Vision Transformer：将Transformer应用于计算机视觉任务Swin Transformer：引入层次化设计和滑动窗口的高效视觉Transformer学习率调度：通常使用warmup策略正则化：常用dropout和标签平滑批处理：对长度不同的序列需要padding和mask优化器：常用Adam或AdamW

Transformer通过自注意力机制彻底改变了序列建模的方式，成为现代NLP的基石。理解其核心思想和实现细节对于掌握当前最先进的深度学习模型至关重要。随着研究的深入，Transformer及其变体在各种领域的应用仍在不断扩展。