AI - Transformer架构工作原理

一、概述

Transformer是由Vaswani等人在2017年提出的一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的深度学习网络架构的大模型，被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域，如机器翻译、文本生成等任务。它摒弃了传统的RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络）的结构，通过自注意力机制捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而有效地解决了长序列处理中的梯度消失和梯度爆炸问题。使得信息可以在整个序列中自由流动，从而更好地捕捉到序列内部的复杂模式，让模型能够并行处理输入序列，为我们提供了一种全新的处理序列数据的方法，大大提高了训练速度和模型性能。

二、主要组成

1、编码器（Encoder）：

编码器负责将输入序列（如文本）进行编码，将每个词或字转换为一个高维向量表示。编码器由多个相同的层堆叠而成，每层包含两个子层：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和位置前馈神经网络（Position-wise Feed-Forward Neural Network）。

2、解码器（Decoder）：

解码器负责根据编码器的输出预测目标序列。与编码器类似，解码器也由多个相同的层堆叠而成，但每层包含三个子层：多头自注意力、多头注意力（Multi-Head Attention，与编码器的输出进行交互）和位置前馈神经网络。

3、自注意力机制：

自注意力机制允许模型在处理序列时关注输入序列中的任意位置。对于输入序列中的每个元素，自注意力机制计算其与其他所有元素之间的关联程度，并将这些关联程度作为权重，对输入序列进行加权求和，得到一个新的表示。多头自注意力将输入分为多个子空间，分别进行自注意力计算，再将结果拼接起来，从而捕捉到不同层次和方面的信息。
通过计算输入序列中每个元素与其他元素的相似度（权重），实现对序列的动态关注和上下文表示的生成。
多头注意力：将输入分成多个子空间进行并行的自注意力计算，增强模型对不同信息的关注。

4、前馈神经网络（FFN）：

位置前馈神经网络是一个全连接的前馈神经网络，用于对输入序列的每个位置进行独立的非线性变换。这种设计使得模型能够同时捕捉到序列中的局部和全局信息。
每个自注意力层之后，都有一个FFN，通常包含两个线性变换和非线性激活函数（如ReLU），以进一步提炼特征。

5、位置编码（Positional Encoding）：

由于Transformer架构没有循环结构，为解决模型无法直接识别序列位置信息的问题，因此需要额外引入位置信息来表示序列中元素的顺序。位置编码通过为每个位置分配一个特定的向量，将这些向量与输入序列的初始表示相加，从而将位置信息嵌入到模型中。
即：引入位置编码，将位置信息以向量形式添加到输入中。

5、残差连接与层归一化：

残差连接 (Residual Connection）和归一化 (Normalization）被广泛应用于各个组件之间。有助于训练更深网络，残差连接通过将输入直接加到输出上，有助于缓解深层网络中的梯度消失问题；而归一化则通过对输出进行标准化处理，有助于加速训练过程并提高模型的稳定性。

三、相关步骤：

1）输入序列经过嵌入层（Embedding Layer）转换为词向量表示。
添加位置编码以引入位置信息。
2）编码器对输入序列进行多层自注意力计算和位置前馈神经网络变换，得到编码后的表示。
3）解码器根据编码器的输出，结合目标序列的先前预测，进行多层自注意力和多头注意力计算以及位置前馈神经网络变换，得到预测结果。
4）通过损失函数（如交叉熵损失）评估预测结果与实际目标序列之间的差异，并通过反向传播更新模型参数。

四、核心特点与优势：

1、自注意力机制：

Transformer摒弃了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全基于自注意力机制，允许模型并行处理输入序列，极大提升训练速度和模型性能。

2、长距离依赖处理：

通过自注意力机制，模型能够捕捉序列中任意位置之间的依赖关系，有效解决长距离依赖问题。

3、并行计算与效率：

自注意力机制的并行性使得Transformer模型在大规模数据集和复杂任务上训练更加高效，适合分布式GPU环境。

4、灵活性与表达力：

多头注意力机制增强了模型的表达能力，允许模型在不同表示子空间中同时关注不同信息，提高了模型处理复杂语言结构的能力。

五、应用范围：

1、各类模型

OpenAI的GPT系列、Bloom等开源模型以及谷歌发布的LaMDA等，都是这一进步的代表。这些模型在各种任务中都取得了显著的性能提升，无论是自然语言处理、图像识别还是语音识别等领域，都有它们的身影。

2、预训练语言模型：

Google的BERT模型就是一种基于Transformer结构的预训练语言模型，它在大规模无监督文本数据上进行预训练，然后可以迁移到各种NLP任务中，如情感分析、命名实体识别等。

3、图像识别方面：

研究人员将Transformer模型与卷积神经网络（CNN）相结合，形成了一种新的架构，称为“视觉Transformer”。这种模型在图像分类、目标检测等任务上取得了令人瞩目的成果。例如，Facebook AI Research团队开发的一种名为DALL-E的模型，就是基于Transformer的图像生成模型，它可以生成逼真的图像，甚至可以生成连人类都无法想象的新颖图像。

4、语音识别方面：

Transformer模型也被用来构建端到端的语音识别系统。这种系统可以直接从原始音频信号中提取特征，并将其转化为文字。这种方法避免了传统的语音识别系统中的许多复杂步骤，如声学模型、语言模型等，从而大大提高了识别的准确率。

六、简述总结

1）在Transformer之前，AI对人类语言的理解相当有限

2）在AI眼中语言由一个个独立的词语组织成

3）而每个词又可以根据语义被表述为一串拥有超多维度的数字，就像地图上的坐标准确标定出每个词语在空间维度中的位置。

4）大语言模型的训练，让AI在学习海量真实语量的过程中不断调整词语排布，让关联强的相互靠近，最终得到一幅最优的语言地图，AI想要生成新内容，只需要按图索骥，一个接一个串联起身边词即可。

5）但因为AI只能看到最近的词，无法对 句子甚至语篇形成整体概念 ，因此经常给出一些离谱的回答，Transformer的开创性为AI打开了一个全局视角，让AI能通览整篇文本，理解语境，捕捉全文关键词。

6）至此，大模型拥有了对语篇的理解能力，以及生成复杂、连贯、文本的能力，AI迈入了一个新纪元。