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第三章:AI大模型的核心技术 3.4 Transformer模型

11 人参与  2024年02月29日 09:16  分类 : 《随便一记》  评论

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3.4 Transformer模型

Transformer模型是一种基于自注意力(Self-Attention)机制的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)领域。它因其对序列数据进行高质量表示而闻名,并且比传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等序列模型表现得更好。

3.4.1 背景介绍

Transformer模型最初是由 Vaswani et al. 在2017年提出的[1]。在此之前,RNN和CNN已被广泛用于处理序列数据。然而,这两类模型存在一些局限性。RNN难以捕捉长期依赖关系,而CNN则无法利用全局信息。Transformer模型利用了自注意力机制,解决了这些问题,并取得了突破性的成果。

3.4.1.1 什么是自注意力?

自注意力(Self-Attention)是一种在序列数据上的注意力机制,它允许每个位置的元素根据整个序列的上下文信息进行适当的加权。通过这种方式,模型可以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

3.4.1.2 为什么选择Transformer模型?

Transformer模型具有以下优点:

效率:Transformer模型可以并行处理输入序列的所有位置,从而比传统的RNN和CNN模型更加高效。 可解释性:Transformer模型的自注意力机制能够生成可解释的注意力权重,使模型更具透明性。 灵活性:Transformer模型不仅适用于序列到序列任务,还可以用于序列标记 tasks。

3.4.2 核心概念与联系

Transformer模型包含几个重要的组件:输入嵌入(Input Embedding)、自注意力层(Self-Attention Layer)、 feed-forward网络(Feed-Forward Network)和残差连接(Residual Connection)。下图显示了这些组件的总体架构:

3.4.2.1 输入嵌入

Transformer模型首先将输入序列转换为固定维度的连续向量空间,称为输入嵌入。这一过程类似于词嵌入[2],但Transformer模型没有词汇表。相反,Transformer模型直接学习输入序列中每个位置的嵌入向量。

3.4.2.2 自注意力层

自注意力层是Transformer模型的核心组件。它接受一个输入序列,并生成输出序列,其中每个元素都是输入序列的某个位置的上下文信息。自注意力层包括三个部分:查询(Query)、键(Keyÿ


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