Transformer进阶技巧

1. 背景介绍

Transformer 模型自 2017 年提出以来，在自然语言处理 (NLP) 领域取得了突破性的进展，并迅速成为各种 NLP 任务的首选模型。它凭借其强大的特征提取能力和并行计算优势，在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中展现出卓越的性能。然而，随着 Transformer 模型的应用越来越广泛，人们也开始探索其更深层次的潜力，并寻求进一步提升其性能和效率的方法。

1.1 Transformer 的优势

• 并行计算: Transformer 模型完全摒弃了循环神经网络 (RNN) 的顺序计算模式，采用自注意力机制，能够并行处理输入序列中的所有元素，极大地提高了计算效率。
• 长距离依赖建模: 传统的 RNN 模型在处理长序列时，容易出现梯度消失或爆炸问题，导致无法有效捕捉长距离依赖关系。Transformer 模型通过自注意力机制，可以直接计算任意两个词之间的关系，有效地解决了长距离依赖问题。
• 特征提取能力强: Transformer 模型通过多层堆叠的编码器-解码器结构，以及多头注意力机制，能够有效地提取输入序列中的语义信息和上下文信息，从而获得更丰富的特征表示。

1.2 Transformer 的局限性

• 计算资源消耗大: Transformer 模型的并行计算能力是以牺牲计算资源为代价的。随着模型规模的增大，训练和推理所需的计算资源也随之增加，限制了其在资源受限环境下的应用。
• 可解释性差: Transformer 模型的内部机制比较复杂&#