奥运会Ⅴ--具有混合模型的 Transformer 架构_st-gnn + transformer + 进化动力学混合模型架构设计-优快云博客

Transformer 架构的变革性影响和混合模型的未来，将 Transformer 与其他架构相结合，突破 AI 能力的界限。

Transformer 架构从根本上重塑了自然语言处理 (NLP) 和机器学习的格局。这种序列建模和传导任务的创新方法不仅超越了之前最先进的模型，而且为大型语言模型 (LLM) 的发展铺平了道路，开启了人工智能研究和应用的新时代。

Transformer 架构的关键组件

Transformer 的核心是自注意力机制，该机制允许模型在处理每个元素时权衡输入序列不同部分的重要性。这使得模型能够比循环神经网络 (RNN) 等先前的架构更有效地捕获长距离依赖关系和上下文信息。

自注意力机制通过计算每个输入元素的查询、键和值向量来运行。注意力得分的计算方法是将一个元素的查询向量与所有其他元素的键向量进行比较，然后进行 softmax 运算以获得注意力权重。然后使用这些权重计算值向量的加权和，从而产生每个位置的最终输出。

多头注意力：为了增强模型关注输入不同方面的能力，Transformer 采用了多头注意力。这涉及并行运行多个注意力操作，每个操作都有自己的一组学习参数。然后将这些注意力头的输出连接起来并进行线性变换以产生最终输出。
位置前馈网络：在注意力层之后，Transformer 包括位置前馈网络。它们由两个线性变换组成，中间有一个 ReLU 激活，独立应用于每个位置。此组件允许模型引入非线性并捕获数据中更复杂的模式。
层规范化和残差连接：为了便于训练并提高性能，Transformer 架构结合了层规范化和残差连接。层规范化有助于稳定激活，而残差连接则允许信息在网络中平稳流动并缓解梯度消失问题。
位置编码：由于 Transformer 本身并不按顺序处理序列，因此将位置编码添加到输入嵌入中，以提供有关序列中标记的相对或绝对位置的信息。这些编码可以学习或修复，它们允许模型利用顺序信息而不依赖于循环。

并行化：Transformer 最显著的优势之一是它能够并行处理输入序列。与按顺序处理 token 的 RNN 不同，Transformer 可以同时处理所有位置。这种并行化可以显著提高速度，尤其是对于较长的序列。
捕获长距离依赖关系：自注意力机制允许 Transformer 直接对输入序列中任意两个位置之间的关系进行建模，而不管它们之间的距离有多远。这种捕获长距离依赖关系的能力对于理解上下文和提高各种 NLP 任务的性能至关重要。
灵活性和可扩展性：Transformer 架构非常灵活，可以轻松扩展以处理更大的数据集和更复杂的任务。这种可扩展性是开发越来越强大的语言模型（例如 GPT-3 及其后续产品）的关键因素。
迁移学习：Transformer 能够学习通用语言表征，这为迁移学习奠定了良好的基础。经过预训练的基于 Transformer 的模型可以利用相对较少的任务特定数据针对特定任务进行微调，从而在广泛的 NLP 应用中取得最佳效果。