彻底搞懂Transformer算法，大模型开发必备基础

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，解决了RNN/CNN无法并行化和长距离依赖问题。它由编码器和解码器组成，通过输入嵌入、位置编码、多头自注意力机制等核心组件，使模型能够同时关注序列中所有位置，高效捕获长距离依赖关系。这种架构已成为现代大语言模型的基础，极大提升了自然语言处理任务的性能。

今天给大家分享一个超强的算法模型，Transformer 算法

Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的神经网络架构，最早由 Vaswani 等人在 2017 年的论文 《Attention is All You Need》 中提出。它主要用于处理序列数据，如自然语言处理中的机器翻译、文本生成、语音识别等任务。

Transformer 的核心创新是抛弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，完全依赖自注意力机制来捕获序列中不同位置之间的依赖关系，显著提升了长距离依赖的建模能力和计算效率。

为什么需要 Transformer

在 Transformer 出现之前，RNN（例如 LSTM 和 GRU）是处理序列数据的主流方法。

它们的优势在于能够按顺序处理输入，并利用隐藏状态来传递上下文信息。

但是，这种顺序处理方式存在两个主要问题

1. 无法并行化：模型的计算必须一个接一个地进行，这在处理长序列时效率低下，难以利用 GPU 的并行计算能力。
2. 长距离依赖问题：随着序列变长，距离较远的词语之间的依赖关系会变得越来越难以捕捉。第一个词的隐藏状态信息在经过几十个甚至几百个时间步的传递后，会逐渐衰减甚至丢失。

Transformer 的设计初衷正是为了解决这些问题。它一次性处理整个输入序列，并通过自注意力机制让模型能够直接关注序列中任意位置的词语，从而高效地捕获长距离依赖关系。

核心原理

Transformer 算法的核心思想是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理一个序列中的每个元素时，都能同时考虑序列中的所有其他元素，并根据这些元素的重要性为当前元素赋予不同的权重。

这就像我们阅读一个句子时，会根据上下文来理解某个词的含义。例如，在 “The animal didn’t cross the street because it was too tired”这句话中，我们的大脑知道 “it” 指的是 “the animal”，而不是 “the street”。Transformer 通过自注意力机制，能够以一种并行化的方式，实现这种对全局上下文的理解。

与 RNN/LSTM 等模型需要逐个处理序列中的元素不同，自注意力机制可以并行处理整个序列，这极大地提高了模型的训练效率，并解决了长序列中信息丢失（梯度消失）的问题。

Transformer 的整体架构

Transformer 由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，每部分由若干相同层堆叠而成。

1.编码器

编码器负责将输入序列（例如，源语言句子）转换为一个包含丰富上下文信息的向量表示。

这个编码器由多个相同的层堆叠而成，每一层都包含两个子层。

• 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）

  这是 Transformer 的核心。它允许模型同时从多个不同的“关注点”来提取信息，从而捕捉到更丰富的上下文关系。

• 前馈神经网络（Feed-Forward Network）

  一个简单的全连接神经网络，对自注意力层的输出进行非线性变换。

每个子层后都跟着一个残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization），这有助于解决深度网络中的梯度消失问题，并加速训练。

2.解码器

解码器接收编码器的输出，并逐个生成目标序列（例如，翻译后的目标语言句子）。

解码器也由多个相同的层堆叠而成，每一层包含三个子层

• 掩蔽多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）

  这个 “掩蔽” 是解码器独有的，它确保在生成当前位置的词时，模型只能看到已经生成的词，而不能“偷看”未来的词。

• 编码器-解码器自注意力机制（Encoder-Decoder Attention）

  这一层会关注编码器的输出，帮助解码器在生成每个词时，从源序列中找到最相关的部分。

• 前馈神经网络

  与编码器中的作用相同。

同样，每个子层后都跟着一个残差连接和层归一化。

核心组件

1.输入嵌入

输入嵌入是 Transformer 模型处理文本序列的第一步。由于模型无法直接处理原始的文字或单词，我们需要将每个词转换成一个固定维度的向量，这个过程就是输入嵌入。这些向量通常是在大型语料库上预训练得到的，能够捕捉词汇的语义信息。

假设词汇表大小为 ，嵌入维度为 ，那么输入嵌入层可以看作是一个 的可学习矩阵 。

对于输入序列中的第 个词 ，其嵌入向量为

2.位置编码

由于 Transformer 没有循环结构，不像 RNN 那样天然具有序列顺序信息，因此引入位置编码来补充序列中词的位置信息。

位置编码是一个与词向量维度相同的向量，它包含了每个词在序列中的绝对或相对位置信息。

在 Transformer 中通常使用正弦和余弦函数来生成位置编码。

数学公式为

其中， 是词语在序列中的位置， 是位置编码向量的维度索引。

最终位置编码与输入词嵌入相加作为模型的输入

3.自注意力机制

这是 Transformer 的基石。它让模型在处理序列中的每个词时，能够关注到序列中的所有其他词，并根据它们之间的关联性来动态地调整权重。

为了实现这个过程，每个输入向量 会被线性映射成三个向量：Query ()、Key () 和 Value ()。

其中， 是输入序列的词向量矩阵， 是可学习的权重矩阵。

接下来，自注意力机制的计算分三步

1. 计算注意力分数：将 矩阵与 矩阵的转置相乘，得到一个注意力分数矩阵。这个分数衡量了每个词与其他所有词之间的关联度。
2. 缩放与归一化：将分数矩阵除以 进行缩放，以防止点积结果过大导致 Softmax 梯度过小，然后应用 Softmax 函数将分数归一化为概率分布。
3. 加权求和：将归一化后的注意力分数矩阵与 矩阵相乘，得到最终的输出。这个输出就是每个词的新的、加权后的表示。

其数学公式可以表示为

其中， 是 向量的维度。

4.多头自注意力机制

单头的自注意力机制虽然强大，但它只允许模型从一个 “角度” 或一个 “子空间” 来关注序列。

为了让模型能够从不同的角度捕捉到更丰富的依赖关系，Transformer 引入了多头自注意力机制。

具体实现为

1. 设多头数为 h，每个头有自己的线性变换参数

2. 对输入执行 h 次独立的自注意力机制

3. 将所有头的输出拼接

4. 线性变换

   对拼接后的结果进行最终的线性变换，使其符合模型的输出维度要求，并进一步融合多头信息。

它的作用是

• 不同的头可以关注不同位置、不同语义子空间的信息，
• 提高模型捕捉复杂模式的能力。

5.前馈神经网络

在每个编码器和解码器子层的最后，都有一个前馈神经网络。

这是一个简单的全连接层，它对多头自注意力机制的输出进行进一步的非线性变换。

它包含两个线性层和一个 ReLU 激活函数

它的作用是对每个位置的向量独立进行非线性变换，以提升模型的非线性表达能力。

6.残差连接与层归一化

残差链接和层归一化是 Transformer 架构中非常关键的两个辅助技术，它们虽然不是核心的注意力机制，但对于模型的稳定训练和性能提升至关重要。

残差链接

残差链接的目的是为了解决深度神经网络在训练过程中遇到的梯度消失或梯度爆炸问题，使得模型能够堆叠更多的层而不影响性能。

其数学表示如下

其中 x 是输入， 是当前子层的计算结果。这种结构允许梯度绕过一些层，直接从深层反向传播到浅层，从而有效缓解梯度消失问题。

层归一化

层归一化的目的是为了稳定每一层的输入，加速训练收敛。

它对每一个训练样本（即每一行数据）进行归一化，而不是像批归一化（Batch Normalization）那样对一批样本的某个特征进行归一化。

其数学表示如下

其中， 和 是输入 的均值和标准差， 是防止除以零的小常数。

在 Transformer 中，层归一化紧跟在每个残差链接之后。

7.掩蔽多头自注意力机制

这个组件只存在于解码器中，其目的是为了强制模型在生成序列时，不能“偷看”未来的信息。

在像机器翻译或文本生成这类任务中，模型需要一个词一个词地生成输出，每个新生成的词都应该只依赖于它之前的词。

掩蔽多头自注意力通过在注意力分数矩阵上应用一个掩码（Mask）来实现这一点。这个掩码是一个下三角矩阵，它的对角线及以下元素为 0，对角线以上元素为负无穷。

其数学公式为

其中 M 是一个掩蔽矩阵

如果如果

掩蔽矩阵中的负无穷值在 softmax 操作后会变为零，从而确保当前位置只能关注当前和之前的词。

8.编码器-解码器注意力机制

这个组件也只存在于解码器中，它是连接编码器和解码器的桥梁。它让解码器在生成目标序列时，能够关注并利用编码器对输入序列的理解。

数学表达式为

其中， 是解码器的查询，键 、值 编码器的输出。

这使得解码器在生成目标序列的每个词时，能够智能地将注意力集中在最相关的源序列词上，从而实现高质量的翻译或文本生成。

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