一文读懂 Transformer 神经网络模型
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一文读懂 Transformer 神经网络模型
一文读懂 Transformer 神经网络模型
2024年7月24日修改
作者：Luga Lee | 架构驿站
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - Transformer 神经网络模型 。
自从最新的大型语言模型（LLaM）的发布，例如 OpenAI 的 GPT 系列、开源模型 Bloom 以及谷歌发布的 LaMDA 等，Transformer 模型已经展现出了其巨大的潜力，并成为深度学习领域的前沿架构楷模。
什么是 Transformer 模型 ？
在过去几年中，Transformer 模型已经成为高级深度学习和深度神经网络领域的热门话题。自从其在 2017 年被引入以来，Transformer 深度学习模型架构已经在几乎所有可能的领域中得到了广泛应用和演进。该模型不仅在自然语言处理任务中表现出色，还对于其他领域，尤其是时间序列预测方面，也具有巨大的帮助和潜力。
那么，什么是 Transformer 神经网络模型？
Transformer 模型是一种深度学习架构，自 2017 年推出以来，彻底改变了自然语言处理 (NLP) 领域。该模型由 Vaswani 等人提出，并已成为 NLP 界最具影响力的模型之一。
通常而言，传统的顺序模型（例如循环神经网络 (RNN)）在捕获远程依赖性和实现并行计算方面存在局限性。为了解决这些问题，Transformer 模型引入了自注意力机制，通过广泛使用该机制，模型能够在生成输出时权衡输入序列中不同位置的重要性。
Transformer 模型通过自注意力机制和并行计算的优势，能够更好地处理长距离依赖关系，提高了模型的训练和推理效率。它在机器翻译、文本摘要、问答系统等多个 NLP 任务中取得了显著的性能提升。
除此之外，Transformer 模型的突破性表现使得它成为现代 NLP 研究和应用中的重要组成部分。它能够捕捉复杂的语义关系和上下文信息，极大地推动了自然语言处理的发展。
Transformer 模型历史发展
Transformer 在神经网络中的历史可以追溯到20世纪90年代初，当时 Jürgen Schmidhuber 提出了第一个 Transformer 模型的概念。这个模型被称为"快速权重控制器"，它采用了自注意力机制来学习句子中单词之间的关系。然而，尽管这个早期的 Transformer 模型在概念上是先进的，但由于其效率较低，它并未得到广泛的应用。
随着时间的推移和深度学习技术的发展，Transformer 在2017年的一篇开创性论文中被正式引入，并取得了巨大的成功。 通过引入自注意力机制和位置编码层，有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，并且在处理长序列时表现出色。 此外，Transformer 模型的并行化计算能力也使得训练速度更快，推动了深度学习在自然语言处理领域的重大突破，如机器翻译任务中的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型等。
因此，尽管早期的"快速权重控制器"并未受到广泛应用，但通过 Vaswani 等人的论文，Transformer 模型得到了重新定义和改进，成为现代深度学习的前沿技术之一，并在自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。
Transformer 之所以如此成功，是因为它能够学习句子中单词之间的长距离依赖关系，这对于许多自然语言处理（NLP）任务至关重要，因为它允许模型理解单词在句子中的上下文。Transformer 利用自注意力机制来实现这一点，该机制使得模型在解码输出标记时能够聚焦于句子中最相关的单词。
Transformer 对 NLP 领域产生了重大影响。它现在被广泛应用于许多 NLP 任务，并且不断进行改进。未来，Transformer 很可能被用于解决更广泛的 NLP 任务，并且它们将变得更加高效和强大。
有关神经网络 Transformer 历史上的一些关键发展事件，我们可参考如下所示：
1、1990年：Jürgen Schmidhuber 提出了第一个 Transformer 模型，即"快速权重控制器"。
2、2017年：Vaswani 等人发表了论文《Attention is All You Need》，介绍了 Transformer 模型的核心思想。
3、 2018年： Transformer 模型在各种 NLP 任务中取得了最先进的结果，包括机器翻译、文本摘要和问答等。
4、2019年： Transformer 被用于创建大型语言模型（LLM），例如 BERT 和 GPT-2，这些模型在各种 NLP 任务中取得了重要突破。
5、2020年： Transformer 继续被用于创建更强大的模型，例如 GPT-3，它在自然语言生成和理解方面取得了惊人的成果。
总的来说，Transformer 模型的引入对于 NLP 领域产生了革命性的影响。它的能力在于学习长距离依赖关系并理解上下文，使得它成为众多 NLP 任务的首选方法，并为未来的发展提供了广阔的可能性。
Transformer 模型通用架构设计
Transformer 架构是从 RNN（循环神经网络）的编码器-解码器架构中汲取灵感而来，其引入了注意力机制。它被广泛应用于序列到序列（seq2seq）任务，并且相比于 RNN， Transformer 摒弃了顺序处理的方式。
不同于 RNN，Transformer 以并行化的方式处理数据，从而实现更大规模的并行计算和更快速的训练。这得益于 Transformer 架构中的自注意力机制，它使得模型能够同时考虑输入序列中的所有位置，而无需按顺序逐步处理。自注意力机制允许模型根据输入序列中的不同位置之间的关系，对每个位置进行加权处理，从而捕捉全局上下文信息。
代码块
class EncoderDecoder(nn.Module):
"""
A standard Encoder-Decoder architecture. Base for this and many
other models.
"""
def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
super(EncoderDecoder, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.src_embed = src_embed
self.tgt_embed = tgt_embed
self.generator = generator
def forward(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
"Take in and process masked src and target sequences."
return self.decode(self.encode(src, src_mask), src_mask,
tgt, tgt_mask)
def encode(self, src, src_mask):
return self.encoder(self.src_embed(src), src_mask)
def decode(self, memory, src_mask, tgt, tgt_mask):
return self.decoder(self.tgt_embed(tgt), memory, src_mask, tgt_mask)