Transformer
Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的深度学习模型，首次由 Vaswani 等人于 2017 年在论文《Attention is All You Need》中提出。与 RNN 和 LSTM 不同，Transformer 不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。
Transformer 的提出彻底改变了自然语言处理（NLP）和其他领域的发展，广泛应用于机器翻译、文本生成、语言理解、图像识别等任务。
Transformer 的结构
Transformer 模型由两部分组成：
- 编码器（Encoder）：用于将输入序列转化为上下文相关的表示。
- 解码器（Decoder）：用于根据编码器的输出生成新的序列（如翻译成另一种语言）。
Transformer 的基本结构如下：
Transformer
├── 编码器（Encoder）
│ ├── 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）
│ ├── 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）
│ └── 残差连接与层归一化（Residual Connection + Layer Normalization）
│
└── 解码器（Decoder）├── 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）├── 编码器-解码器注意力机制├── 前馈神经网络└── 残差连接与层归一化
核心机制解析
1. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
自注意力机制的核心是：每个单词能够根据输入序列的上下文信息，动态地分配注意力权重，从而获得上下文相关的表示。
计算步骤：
- 将输入序列 ( X ) 通过线性变换生成查询向量（Query, Q）、键向量（Key, K） 和 值向量（Value, V）。
- 计算每个查询向量 ( Q_i ) 与所有键向量 ( K_j ) 之间的相似度，通过 softmax 函数获得注意力权重。
- 将注意力权重与对应的值向量 ( V ) 相乘，得到加权后的输出。
公式：
Attention ( Q , K , V ) = softmax ( Q K T d k ) V \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V Attention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V
其中：
- ( Q )：查询矩阵
- ( K )：键矩阵
- ( V )：值矩阵
- ( d_k )：向量的维度（用来进行缩放）
多头注意力机制 是将多个自注意力机制并行计算，捕捉到输入序列中不同层次的信息，然后将多个头的输出拼接成最终结果。
2. 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）
在自注意力机制后，每个位置的输出会通过一个前馈神经网络（通常是两层全连接层）进行非线性变换，提高模型的非线性表达能力。
公式：
F F N ( x ) = ReLU ( x W 1 + b 1 ) W 2 + b 2 FFN(x) = \text{ReLU}(xW_1 + b_1)W_2 + b_2 FFN(x)=ReLU(xW1+b1)W2+b2
其中 ( W1 ) 和 ( W2 ) 是权重矩阵，( b1 ) 和 ( b2 ) 是偏置项。
3. 残差连接与层归一化（Residual Connection + Layer Normalization）
为了避免梯度消失和梯度爆炸问题，Transformer 在每一层增加了残差连接，并在残差连接之后进行层归一化（Layer Normalization），确保输出保持稳定，提升模型训练的稳定性。
残差连接公式：
Output = LayerNorm ( x + SubLayer ( x ) ) \text{Output} = \text{LayerNorm}(x + \text{SubLayer}(x)) Output=LayerNorm(x+SubLayer(x))
其中 ( x ) 是输入，( \text{SubLayer}(x) ) 是注意力机制或前馈网络的输出。
4. 位置编码（Positional Encoding）
由于 Transformer 不像 RNN 那样依靠序列的顺序信息，因此需要为输入序列加入位置编码，帮助模型捕获序列的时序特征。
位置编码公式：
P E ( p o s , 2 i ) = sin ( p o s 1000 0 2 i / d ) PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right) PE(pos,2i)=sin(100002i/dpos)
P E ( p o s , 2 i + 1 ) = cos ( p o s 1000 0 2 i / d ) PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right) PE(pos,2i+1)=cos(100002i/dpos)
其中：
- ( pos ) 是单词在序列中的位置。
- ( i ) 是维度索引。
- ( d ) 是向量的维度。
位置编码将序列的位置信息注入到输入嵌入中，使得模型能够区分“第一个词”和“第二个词”。
Transformer 的应用
1. 机器翻译
Transformer 最初的应用就是机器翻译任务。在机器翻译中：
- 编码器将源语言的句子转化为上下文表示。
- 解码器根据上下文生成目标语言句子。
2. 文本生成
GPT（生成预训练模型）是基于 Transformer 解码器结构的文本生成模型，能够根据输入文本生成合理的续写内容。
3. 语言理解
BERT（双向编码器表示模型）是基于 Transformer 编码器结构的语言理解模型，擅长回答问题、文本分类等任务。
4. 图像识别
Vision Transformer（ViT）将图像切分成小块，并将它们视为序列输入到 Transformer 中，从而实现了图像识别任务。
Transformer 的优点和缺点
优点：
- 高效并行：相比 RNN 和 LSTM，Transformer 不需要逐步递归处理序列，可以并行处理整个序列，大大提高了训练效率。
- 捕获长距离依赖：通过自注意力机制，Transformer 能够轻松捕获长距离的上下文关系。
- 结构灵活：编码器和解码器模块可以根据任务需求自由组合。
缺点：
- 计算量大：多头自注意力机制和全连接层使得模型计算复杂度较高，对硬件资源要求较高。
- 需要大规模数据：Transformer 模型的训练通常需要海量的数据和时间。
经典模型发展
- 2017 年：Transformer 提出，首次应用于机器翻译，性能超越传统 RNN 和 LSTM。
- 2018 年：BERT 推出，将 Transformer 编码器用于双向语言理解，成为 NLP 领域的里程碑。
- 2018 年：GPT（Generative Pretrained Transformer） 推出，将 Transformer 解码器用于文本生成。
- 2020 年：GPT-3 震惊 NLP 领域，通过 1750 亿参数的预训练模型实现了令人惊艳的文本生成效果。
