Transformer 模型

Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。

Transformer 彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）等领域。

Transformer 的核心思想是完全摒弃传统的循环神经网络（RNN）结构，仅依赖注意力机制来处理序列数据，从而实现更高的并行性和更快的训练速度。

以下是 Transformer 架构图，左边为编码器，右边为解码器。

Transformer 模型由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 两部分组成，每部分都由多层堆叠的相同模块构成。

编码器（Encoder）

编码器由 NN 层相同的模块堆叠而成，每层包含两个子层：

• 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：计算输入序列中每个词与其他词的相关性。
• 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对每个词进行独立的非线性变换。

每个子层后面都接有 残差连接（Residual Connection） 和 层归一化（Layer Normalization）。

解码器（Decoder）

解码器也由 NN 层相同的模块堆叠而成，每层包含三个子层：

• 掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）：计算输出序列中每个词与前面词的相关性（使用掩码防止未来信息泄露）。
• 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：计算输出序列与输入序列的相关性。
• 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对每个词进行独立的非线性变换。

同样，每个子层后面都接有残差连接和层归一化。

在 Transformer 模型出现之前，NLP 领域的主流模型是基于 RNN 的架构，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型通过顺序处理输入数据来捕捉序列中的依赖关系，但存在以下问题：

1. 梯度消失问题：长距离依赖关系难以捕捉。

2. 顺序计算的局限性：无法充分利用现代硬件的并行计算能力，训练效率低下。

Transformer 通过引入自注意力机制解决了这些问题，允许模型同时处理整个输入序列，并动态地为序列中的每个位置分配不同的权重。

Transformer 的核心思想

1. 自注意力机制（Self-Attention）

自注意力机制是 Transformer 的核心组件。

自注意力机制允许模型在处理序列时，动态地为每个位置分配不同的权重，从而捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系。

• 输入表示：输入序列中的每个词（或标记）通过词嵌入（Embedding）转换为向量表示。

• 注意力权重计算：通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的点积，得到每个词与其他词的相关性权重。

• 加权求和：使用注意力权重对值（Value）进行加权求和，得到每个词的上下文表示。

公式如下：

\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

其中：

• \(Q\) 是查询矩阵，\(K\) 是键矩阵，\(V\) 是值矩阵。
• \(d_k\) 是向量的维度，用于缩放点积，防止梯度爆炸。

多头注意力（Multi-Head Attention）

为了捕捉更丰富的特征，Transformer 使用多头注意力机制。它将输入分成多个子空间，每个子空间独立计算注意力，最后将结果拼接起来。

• 多头注意力的优势：允许模型关注序列中不同的部分，例如语法结构、语义关系等。

• 并行计算：多个注意力头可以并行计算，提高效率。

位置编码（Positional Encoding）

由于 Transformer 没有显式的序列信息（如 RNN 中的时间步），位置编码被用来为输入序列中的每个词添加位置信息。通常使用正弦和余弦函数生成位置编码：

\[ PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right) \] \[ PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right) \]

其中：

\(pos\) 是词的位置，\(i\) 是维度索引。

编码器-解码器架构

Transformer 模型由编码器和解码器两部分组成：

• 编码器：将输入序列转换为一系列隐藏表示。每个编码器层包含一个自注意力机制和一个前馈神经网络。
• 解码器：

前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）

每个编码器和解码器层都包含一个前馈神经网络，通常由两个全连接层组成，中间使用 ReLU 激活函数。

残差连接和层归一化

为了稳定训练过程，每个子层（如自注意力层和前馈神经网络）后面都会接一个残差连接和层归一化（Layer Normalization）。

Transformer 的优势

1. 并行计算：Transformer 可以同时处理整个输入序列，充分利用现代硬件的并行计算能力。

2. 长距离依赖：自注意力机制能够捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系，解决了 RNN 的梯度消失问题。

3. 可扩展性：Transformer 模型可以通过堆叠更多的层来提升性能，例如 BERT 和 GPT 等模型。

Transformer 的应用

1. 自然语言处理（NLP）：

   • 机器翻译（如 Google Translate）

   • 文本生成（如 GPT 系列模型）

   • 文本分类、问答系统等。

2. 计算机视觉（CV）：

   • 图像分类（如 Vision Transformer）

   • 目标检测、图像生成等。

3. 多模态任务：

   • 结合文本和图像的任务（如 CLIP、DALL-E）。

PyTorch 实现 Transformer

以下是一个简单的 PyTorch 实现 Transformer 的示例：