深入理解Transformer架构及其在大语言模型中的应用

1. 背景介绍

1.1 传统神经网络模型的局限性

在过去的几年里，神经网络模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。然而，传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在处理长序列时存在一定的局限性，如梯度消失和梯度爆炸问题，以及计算复杂度较高等问题。

1.2 Transformer的诞生

为了解决这些问题，Vaswani等人在2017年提出了一种全新的网络架构——Transformer。Transformer摒弃了传统的循环结构，采用了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）和位置编码（Positional Encoding）来捕捉序列中的依赖关系。Transformer在处理长序列时具有更高的计算效率和更好的性能，迅速成为了自然语言处理领域的研究热点。

2. 核心概念与联系

2.1 自注意力机制

自注意力机制是Transformer的核心组成部分，它可以捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系。自注意力机制的计算过程包括三个步骤：计算注意力权重、加权求和、线性变换。

2.2 位置编码

由于Transformer没有循环结构，因此需要引入位置编码来表示序列中单词的位置信息。位置编码可以是固定的或可学习的，常见的方法有正弦和余弦函数编码、学习型位置编码等。

2.3 多头注意力

多头注意力是Transformer中的另一个重要组成部分，它可以让模型同时关注不同位置的信息。多头注意力的计算过程包括&#x