Transformer 架构原理与自注意力机制详解

前言

Transformer 是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在 2017 年由 Vaswani 等人首次提出。Transformer 架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色，彻底改变了 NLP 领域的研究范式。

一、Transformer 是什么？

Transformer 是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在 2017 年由 Vaswani 等人首次提出。Transformer 架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。

以下是 Transformer 的一些重要组成部分和特点：

自注意力机制（Self-Attention）：这是 Transformer 的核心概念之一，它使模型能够同时考虑输入序列中的所有位置，而不是像循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）一样逐步处理。自注意力机制允许模型根据输入序列中的不同部分来赋予不同的注意权重，从而更好地捕捉语义关系。
多头注意力（Multi-Head Attention）：Transformer 中的自注意力机制被扩展为多个注意力头，每个头可以学习不同的注意权重，以更好地捕捉不同类型的关系。多头注意力允许模型并行处理不同的信息子空间。
堆叠层（Stacked Layers）：Transformer 通常由多个相同的编码器和解码器层堆叠而成。这些堆叠的层有助于模型学习复杂的特征表示和语义。
位置编码（Positional Encoding）：由于 Transformer 没有内置的序列位置信息，它需要额外的位置编码来表达输入序列中单词的位置顺序。
残差连接和层归一化（Residual Connections and Layer Normalization）：这些技术有助于减轻训练过程中的梯度消失和爆炸问题，使模型更容易训练。
编码器和解码器：Transformer 通常包括一个编码器用于处理输入序列和一个解码器用于生成输出序列，这使其适用于序列到序列的任务，如机器翻译。

1.1 Transformer 的结构

在原始论文中，Nx = 6，Encoder block 由 6 个 encoder 堆叠而成。图中的一个框代表的是一个 encoder 的内部结构，一个 Encoder 是由 Multi-Head Attention 和全连接神经网络 Feed Forward Network 构成。

简略结构（每一个编码器都对应上图的一个 encoder 结构）：

Transformer 的编码组件是由 6 个编码器叠加在一起组成的，解码器同样如此。所有的编码器在结构上是相同的，但是它们之间并没有共享参数。

从编码器输入的句子首先会经过一个自注意力层，这一层帮助编码器在对每个单词编码的时候时刻关注句子的其它单词。解码器中的解码注意力层的作用是关注输入句子的相关部分，类似于 seq2seq 的注意力。原结构中使用到的是多头注意力机制（Multi-Head Attention），我们先从基础——自注意力机制开始讲起。

1.2 自注意力机制

自注意力的作用：随着模型处理输入序列的每个单词，自注意力会关注整个输入序列的所有单词，帮助模型对本单词更好地进行编码。在处理过程中，自注意力机制会将对所有相关单词的理解融入到我们正在处理的单词中。更具体的功能如下：

序列建模：自注意力可以用于序列数据（例如文本、时间序列、音频等）的建模。它可以捕捉序列中不同位置的依赖关系，从而更好地理解上下文。这对于机器翻译、文本生成、情感分析等任务非常有用。
并行计算：自注意力可以并行计算，这意味着可以有效地在现代硬件上进行加速。相比于 RNN 和 CNN 等序列模型，它更容易在 GPU 和 TPU 等硬件上进行高效的训练和推理。（因为在自注意力中可以并行的计算得分）
长距离依赖捕捉：传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时可能面临梯度消失或梯度爆炸的问题。自注意力可以更好地处理长距离依赖关系，因为它不需要按顺序处理输入序列。

自注意力的计算流程：

输入向量：从每个编码器的输入向量（每个单词的词向量，即 Embedding，可以是任意形式的词向量，比如说 word2vec，GloVe，one-hot 编码）。

Transformer 架构原理与自注意力机制详解