谈到 Transfomer，相信大家已经不陌生，自GPT问世以来，这个名词就被各大博主提及。上一期内容里，我详细介绍了神经网络的概念，其中就提及了Transfomer架构，今天继续带你领略 Transfomer 架构的魅力所在。
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Transformer 架构是一种革命性的神经网络架构，它专门为处理文本、语音等序列数据而设计。目前在自然语言处理领域取得了巨大成功，并成为现代大模型如：GPT、BERT的核心技术。
下面我就用浅显易懂的方式详细介绍 Transformer 架构，并通过例子和比喻帮助你理解其背后的原理。
注意力机制
Transformer 的核心思想是 “自注意力机制”（Self-Attention），它让模型能够同时关注输入序列中的所有部分，而不是像传统方法 RNN 那样逐字逐句处理。
想象你在读一篇文章，传统方法就像用放大镜一个字一个字地看，而 Transformer 就像用 全景相机 一次性看完整个页面，同时还能知道哪些词更重要。
这种自注意力机制，能让模型能够根据上下文动态调整每个词的重要性。就像你在听一群人说话时，会根据每个人的语气和内容，自动关注最重要的部分。
再举个例子，在句子“他去了银行取钱”中，“银行”可能指金融机构，而在“他坐在河边的银行”中，“银行”更多的含义是指河岸。因此，自注意力机制通过分析上下文，确定“银行”在不同句子中的含义。
其次，多头注意力 的概念也值得一提。
为了更好地捕捉不同位置的信息，Transformer引入了多头注意力机制。每个头关注序列的不同部分，最终将多个头的输出拼接起来，形成更丰富的表示。
这样一来，通过多个“注意力头” 从不同角度分析 输入数据，就可以捕捉更丰富的特征。比方说，在翻译任务中，一个注意力头可能关注主语，另一个关注动词，第三个关注时间。
就像一群人从不同角度观察同一幅画，有人关注颜色，有人关注形状，还有人关注表达的意境，最后综合所有人的观察结果。工作原理：编、解码器
Transformer 模型主要由两部分组成：编码器 和 解码器。
编码器由多个相同的层堆叠而成，每层包含两个子层：
自注意力层：用于捕捉输入序列内部的依赖关系，提取句子的语义信息。
前馈神经网络层：对每个位置的表示进行独立处理。
编码器的主要作用是将输入序列转换为一个固定长度的向量表示。展开来说，就是：将输入句子被拆分成词，并转换为向量（词嵌入）。再添加位置编码，保留词的位置信息。
关于位置编码器这块内容，我再举个例子补充说下：
在句子“我爱AI”中，“我”是第一个词，“AI”是第三个词，位置编码会告诉模型这一点。就像给书页编号，即使你把书页打乱，也能通过编号知道正确的顺序。
解码器（Decoder）：
解码器也由多个相同的层堆叠而成，每层包含三个子层：
自注意力层 ：一样用于生成当前输出的上下文表示，并捕捉输入序列与当前输出之间的依赖关系。
前馈神经网络层：对每个位置的表示进行独立处理。
解码器其实就是根据编码器的输出和已生成的部分翻译结果，逐步生成目标句子。
再准确点说，最终输出的其实是一个概率分布，它表示每个词的可能性，然后选择概率最高 的词作为输出。
再通俗点来说，编码器像是一个翻译官，把原文转换成“内部语言”；解码器则是另一个翻译官，把“内部语言”转换成目标语言。
优势总结
并行计算：与传统的循环神经网络和长短时记忆网络不同，Transformer完全基于自注意力机制，可以并行处理输入序列的不同部分，从而显著提高计算效率。
长距离依赖：自注意力机制使得模型能够捕捉序列中任意位置之间的依赖关系，解决了RNN和LSTM在处理长序列时的 梯度消失或爆炸 问题。
可扩展性：Transformer架构可以通过 增加层数和参数规模 来提升模型性能，适用于处理大规模数据集和复杂任务，适合构建如 GPT、BERT这样的大模型。
课代表小结
自注意力机制：像一群人在讨论问题，每个人都会关注最重要的信息。
多头注意力：像多个人从不同角度分析问题，最后综合出一个全面的答案。
位置编码：像给书页编号，确保顺序不会乱。
编码器-解码器：像两个翻译官，一个负责理解原文，一个负责生成译文。
结语
GPT-3、GPT-4等，都是基于Transformer架构的自监督预训练模型，包括国内的千问、DeepSeek、GLM这些开源的优秀模型也是如此。
Transformer 架构通过自注意力机制和多头注意力机制，解决了传统模型在处理长序列 和 并行计算方面的不足，成为现代大模型的 基石。
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