LLM的核心框架Transformer

Transformer 是一种深度学习模型架构，由 Google 在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中首次提出。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并成为现代大型语言模型（如 GPT、BERT 等）的基础架构。Transformer 的核心思想是完全基于自注意力机制（Self-Attention），摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。

以下是关于 Transformer 的介绍：

1. Transformer 的核心组件

(1) 自注意力机制（Self-Attention）

• 作用：捕捉输入序列中每个词与其他词之间的关系。
• 原理：通过计算每个词与所有词的注意力权重，动态分配重要性。
• 公式： [ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V ] 其中： (Q)（Query）：查询向量(K)（Key）：键向量(V)（Value）：值向量(d_k)：向量的维度

(2) 多头注意力（Multi-Head Attention）

• 作用：扩展模型的能力，使其能够同时关注不同位置的不同特征。
• 原理：将输入分成多个头，分别计算注意力，最后将结果拼接起来。

(3) 位置编码（Positional Encoding）

• 作用：为模型提供序列中词的位置信息（因为 Transformer 本身没有顺序信息）。
• 原理：通过正弦和余弦函数生成位置编码，添加到输入嵌入中。

(4) 前馈神经网络（Feed-Forward Network）

• 作用：对自注意力机制的输出进行非线性变换。
• 结构：通常由两层全连接层和激活函数（如 ReLU）组成。

(5) 残差连接与层归一化（Residual Connection & Layer Normalization）

• 作用：缓解梯度消失问题，加速训练。
• 原理：将输入直接加到输出上，并进行归一化。

2. Transformer 的架构

(1) 编码器（Encoder）

• 由多个编码器层堆叠而成。
• 每个编码器层包括： 多头自注意力机制前馈神经网络残差连接和层归一化

(2) 解码器（Decoder）

• 由多个解码器层堆叠而成。
• 每个解码器层包括： 多头自注意力机制（带掩码，防止未来信息泄露）编码器-解码器注意力机制（关注编码器的输出）前馈神经网络残差连接和层归一化

3. Transformer 的优势

• 并行计算：与 RNN 不同，Transformer 可以并行处理整个序列，训练速度更快。
• 长距离依赖：自注意力机制能够捕捉序列中任意两个词之间的关系，解决了 RNN 的长距离依赖问题。
• 通用性强：适用于多种任务，如翻译、文本生成、分类等。

4. Transformer 的应用

• 机器翻译：Transformer 最初用于机器翻译任务（如 Google 翻译）。
• 文本生成：GPT 系列模型基于 Transformer 的解码器部分。
• 文本理解：BERT 系列模型基于 Transformer 的编码器部分。
• 多模态任务：Transformer 被扩展到图像、音频等领域（如 Vision Transformer）。

5. Transformer 的变体与改进

• BERT：仅使用编码器，专注于双向上下文理解。
• GPT：仅使用解码器，专注于文本生成。
• T5：将编码器和解码器结合，统一多种 NLP 任务。
• Vision Transformer (ViT)：将 Transformer 应用于图像分类任务。
• Efficient Transformers：改进 Transformer 的计算效率（如 Longformer、Reformer）。

6. Transformer 的挑战

• 计算资源需求高：尤其是处理长序列时，计算复杂度较高。
• 数据需求大：需要大量标注数据或未标注数据进行预训练。
• 可解释性差：自注意力机制的权重矩阵难以解释。

Transformer 是深度学习领域的里程碑，推动了 NLP 和其他领域的发展。