Transformer 全解析：从序列模型到训练过程

在深度学习领域，Transformer 模型凭借其卓越性能，在自然语言处理、语音识别等众多领域取得显著成果。本文将围绕 Transformer 展开，深入剖析序列到序列模型的应用、Transformer 的结构以及训练过程，助力读者全面理解这一重要模型。

一、序列到序列模型的多样应用

序列到序列模型的输入和输出均为序列，输入与输出序列长度关系灵活，可相同或由模型自主决定。这种特性使其在多个领域发挥关键作用。
在语音识别中，模型将声音信号转化为文字。由于声音信号长度与输出文字长度无固定关联，模型需依据内容确定输出。例如，YouTube 上的乡土剧，借助其闽南语语音和白话文字幕，可训练闽南语语音识别模型。机器翻译则是将一种语言的句子转换为另一种语言的句子，输入和输出句子长度由机器学习决定 。语音翻译直接把一种语言的声音信号翻译成另一种语言的文字，对于缺乏文字体系的语言，语音翻译至关重要，像闽南语的语音翻译，能将闽南语转化为通俗易懂的白话文。

聊天机器人基于大量对话数据训练，依据输入文字生成回应。语音合成把文字转换为声音信号，以闽南语语音合成为例，模型先将白话文转成闽南语拼音，再借助序列到序列模型将拼音转化为声音 。问答任务涵盖翻译、自动做摘要、情感分析等。翻译任务中，模型将一种语言句子翻译成指定语言；自动做摘要时，模型提炼文章重点；情感分析则判断句子的情感倾向 。句法分析中，模型将输入文字转化为句法树结构，以 “deep learning is very powerful” 为例，模型可分析出各词汇组合的句法成分 。多标签分类用于处理一篇文章属于多个类别的情况，看似与序列模型无关，实则也可借助序列到序列模型解决 。

二、Transformer 的精妙结构

（一）编码器：高效的特征提取

Transformer 的编码器负责处理输入序列。它以自注意力机制为核心，输入一排向量，经多头自注意力、残差连接、层归一化及全连接前馈神经网络等操作，输出相同长度的向量序列。每个块重复执行这些操作，通过自注意力机制，编码器能够综合考虑整个输入序列的信息，有效捕捉长距离依赖关系 。位置编码的加入为模型提供了输入序列的位置信息，确保模型在处理序列时不会忽略位置特征。

（二）解码器：逐字生成输出

解码器采用自回归方式生成输出。以语音识别为例，解码器先接收编码器输出和起始符号<BOS>，经一系列操作后，通过 softmax 输出概率分布，选取概率最高的词作为当前输出 。之后，将该输出作为新输入，继续生成下一个词。为防止解码器在生成过程中参考未来信息，采用掩蔽自注意力机制，通过掩码阻止每个位置获取后面的输入信息 。当解码器输出结束符号<EOS>时，生成过程终止。

（三）编码器 - 解码器注意力：信息交互的桥梁

编码器和解码器通过编码器 - 解码器注意力进行信息传递。解码器中该注意力的键和值来自编码器输出，查询则来自解码器前一层输出。通过计算注意力分数并进行加权求和，解码器能够从编码器输出中抽取关键信息，为后续全连接网络提供输入，从而更好地生成准确输出 。

三、Transformer 的训练奥秘

Transformer 的训练目标是使模型输出尽可能接近标准答案。以 “机器学习” 的语音识别为例，模型期望解码器输出的概率分布与 “机”“器”“学”“习” 及<EOS>的独热向量尽可能接近 。训练过程中，通过计算解码器输出与标准答案之间的交叉熵来衡量差异，目标是最小化这些交叉熵的总和 。

为帮助解码器学习，采用教师强制策略，即在训练时将正确答案作为解码器的输入，引导其学习正确的输出模式。这种方式让解码器在已知正确信息的基础上进行训练，加快学习速度，提高模型收敛效率 。