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Transformer是深度学习领域的一个重要突破,它完全基于注意力机制来处理序列数据。与传统的循环神经网络不同,Transformer抛弃了循环结构,转而使用自注意力机制来建立序列中不同位置之间的关联。这种设计使得Transformer具有强大的并行计算能力,能够更好地捕捉长距离依赖关系。
自注意力机制是Transformer的核心创新。它允许模型在处理序列中的每个元素时,都能关注到序列中的所有其他元素。具体来说,输入序列首先被转换为三个矩阵:查询Q、键K和值V。然后计算Q和K的点积得到注意力权重,经过softmax归一化后,用这些权重对值V进行加权求和,最终得到融合了全局信息的输出表示。
多头注意力机制是对单头注意力的重要扩展。它将输入的查询、键和值分别投影到多个不同的表示子空间中,在每个子空间中独立计算注意力。这样做的好处是模型可以同时关注不同类型的信息,比如语法关系、语义关系等。计算完成后,将所有注意力头的输出拼接起来,再通过一个线性变换层进行整合,得到最终的输出表示。
Transformer采用编码器-解码器架构。编码器由多个相同的层堆叠而成,每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络,负责将输入序列编码为连续的表示。解码器同样由多层堆叠,但每层还包含编码器-解码器注意力,用于关注编码器的输出。此外,Transformer还使用位置编码来提供序列的位置信息,以及残差连接和层归一化来稳定训练过程。
Transformer相比传统的循环神经网络具有显著优势。首先是强大的并行计算能力,因为摆脱了RNN的序列依赖,可以同时处理序列中的所有位置,大幅提升了训练速度。其次是优秀的长距离依赖建模能力,通过注意力机制直接连接任意位置,有效避免了梯度消失问题。Transformer已在多个领域取得突破性成果,包括自然语言处理的GPT和BERT模型,计算机视觉的Vision Transformer,以及多模态任务的CLIP模型等。