一次性讲清楚Transformer 模型

最新推荐文章于 2025-10-04 12:47:53 发布
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#人工智能 #自然语言处理 #python #深度学习 #知识图谱 #transformer #计算机视觉

Transformer 模型

Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。

Transformer 彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）等领域。

Transformer 的核心思想是完全摒弃传统的循环神经网络（RNN）结构，仅依赖注意力机制来处理序列数据，从而实现更高的并行性和更快的训练速度。

以下是 Transformer 架构图，左边为编码器，右边为解码器。

Transformer 模型由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 两部分组成，每部分都由多层堆叠的相同模块构成。

编码器（Encoder）

编码器由 NN 层相同的模块堆叠而成，每层包含两个子层：

  • 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：计算输入序列中每个词与其他词的相关性。
  • 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对每个词进行独立的非线性变换。

每个子层后面都接有 残差连接（Residual Connection） 和 层归一化（Layer Normalization）。

解码器（Decoder）

解码器也由 NN 层相同的模块堆叠而成，每层包含三个子层：

  • 掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）：计算输出序列中每个词与前面词的相关性（使用掩码防止未来信息泄露）。
  • 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：计算输出序列与输入序列的相关性。
  • 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对每个词进行独立的非线性变换。

同样，每个子层后面都接有残差连接和层归一化。

在 Transformer 模型出现之前，NLP 领域的主流模型是基于 RNN 的架构，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型通过顺序处理输入数据来捕捉序列中的依赖关系，但存在以下问题：

  1. 梯度消失问题：长距离依赖关系难以捕捉。

  2. 顺序计算的局限性：无法充分利用现代硬件的并行计算能力，训练效率低下。

Transformer 通过引入自注意力机制解决了这些问题，允许模型同时处理整个输入序列，并动态地为序列中的每个位置分配不同的权重。

Transformer 的核心思想

1. 自注意力机制（Self-Attention）

自注意力机制是 Transformer 的核心组件。

自注意力机制允许模型在处理序列时，动态地为每个位置分配不同的权重，从而捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系。

  • 输入表示：输入序列中的每个词（或标记）通过词嵌入（Embedding）转换为向量表示。

  • 注意力权重计算：通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的点积，得到每个词与其他词的相关性权重。

  • 加权求和：使用注意力权重对值（Value）进行加权求和，得到每个词的上下文表示。

公式如下：

其中：

  • QQ 是查询矩阵，KK 是键矩阵，VV 是值矩阵。
  • dkdk​ 是向量的维度，用于缩放点积，防止梯度爆炸。

多头注意力（Multi-Head Attention）

为了捕捉更丰富的特征，Transformer 使用多头注意力机制。它将输入分成多个子空间，每个子空间独立计算注意力，最后将结果拼接起来。

  • 多头注意力的优势：允许模型关注序列中不同的部分，例如语法结构、语义关系等。

  • 并行计算：多个注意力头可以并行计算，提高效率。

位置编码（Positional Encoding）

由于 Transformer 没有显式的序列信息（如 RNN 中的时间步），位置编码被用来为输入序列中的每个词添加位置信息。通常使用正弦和余弦函数生成位置编码：

其中：

pospos 是词的位置，ii 是维度索引。

编码器-解码器架构

Transformer 模型由编码器和解码器两部分组成：

  • 编码器：将输入序列转换为一系列隐藏表示。每个编码器层包含一个自注意力机制和一个前馈神经网络。
  • 解码器：

根据编码器的输出生成目标序列。每个解码器层包含两个注意力机制（自注意力和编码器-解码器注意力）和一个前馈神经网络。

前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）

每个编码器和解码器层都包含一个前馈神经网络，通常由两个全连接层组成，中间使用 ReLU 激活函数。

残差连接和层归一化

为了稳定训练过程，每个子层（如自注意力层和前馈神经网络）后面都会接一个残差连接和层归一化（Layer Normalization）。

Transformer 的优势

  1. 并行计算：Transformer 可以同时处理整个输入序列，充分利用现代硬件的并行计算能力。

  2. 长距离依赖：自注意力机制能够捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系，解决了 RNN 的梯度消失问题。

  3. 可扩展性：Transformer 模型可以通过堆叠更多的层来提升性能，例如 BERT 和 GPT 等模型。

Transformer 的应用

  1. 自然语言处理（NLP）：

    • 机器翻译（如 Google Translate）

    • 文本生成（如 GPT 系列模型）

    • 文本分类、问答系统等。

  2. 计算机视觉（CV）：

    • 图像分类（如 Vision Transformer）

    • 目标检测、图像生成等。

  3. 多模态任务：

    • 结合文本和图像的任务（如 CLIP、DALL-E）。

 实例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, model_dim, num_heads, num_layers, output_dim):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, model_dim)
        self.positional_encoding = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1000, model_dim))  # 假设序列长度最大为1000
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=model_dim, nhead=num_heads, num_encoder_layers=num_layers)
        self.fc = nn.Linear(model_dim, output_dim)

    def forward(self, src, tgt):
        src_seq_length, tgt_seq_length = src.size(1), tgt.size(1)
        src = self.embedding(src) + self.positional_encoding[:, :src_seq_length, :]
        tgt = self.embedding(tgt) + self.positional_encoding[:, :tgt_seq_length, :]
        transformer_output = self.transformer(src, tgt)
        output = self.fc(transformer_output)
        return output

# 超参数
input_dim = 10000  # 词汇表大小
model_dim = 512    # 模型维度
num_heads = 8      # 多头注意力头数
num_layers = 6     # 编码器和解码器层数
output_dim = 10000 # 输出维度（通常与词汇表大小相同）

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = TransformerModel(input_dim, model_dim, num_heads, num_layers, output_dim)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 假设输入数据
src = torch.randint(0, input_dim, (10, 32))  # (序列长度, 批量大小)
tgt = torch.randint(0, input_dim, (20, 32))  # (序列长度, 批量大小)

# 前向传播
output = model(src, tgt)

# 计算损失
loss = criterion(output.view(-1, output_dim), tgt.view(-1))

# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

print("Loss:", loss.item()
 

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Pytorch中 nn.Transformer的使用详解与Transformer的黑盒讲解
iioSnail的博客
07-28 9万+
1. Transformer的训练过程讲解 2. Transformer的推理过程讲解 3. Transformer的入参和出参讲解 4. nn.Transformer的各个参数讲解 5. nn.Transformer的mask机制详解 6. 实战：使用nn.Transformer训练一个copy任务。
【Graph vs Transformer】Transformer是GNN的一种特例
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
01-15 792
最近研读Transformer后，发现和GNN极其相似，于是开始调研他们之间的关系(对Transformer熟悉的可以直接跳过这一部分阅读)(对GNN熟悉的可以直接跳过这一部分阅读)
Transformer 模型详解
AngelCryToo的专栏
08-20 876
Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络架构，它最初是为了解决机器翻译问题而提出的，但它的应用范围现在已经扩展到许多自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、情感分析、语音识别等。不同于传统的递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer 利用全局的自注意力机制（Self-Attention）在不依赖顺序处理的情况下高效地处理序列数据。
Transformer 模型知识点及详细内容
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10-04 1087
Transformer模型是Google在2017年提出的革命性架构，其核心创新在于完全基于注意力机制（Self-Attention）取代传统RNN，实现并行计算和长距离依赖捕捉。模型采用Encoder-Decoder结构，每层包含多头注意力机制和前馈神经网络，通过残差连接和层归一化提升训练稳定性。位置编码为输入序列添加顺序信息，Mask机制则防止信息泄露。典型配置包括512维词向量、8个头注意力等。该架构已成为BERT、GPT等现代NLP模型的基础，其并行化设计和高效的特征提取能力推动了深度学习的发展。
使用Pytorch从零实现Transformer模型
穿着帆布鞋也能走猫步
04-10 4096
2017年Google在论文《Attention is All You Need》中提出了Transformer模型，并成功应用到NLP领域。该模型完全基于自注意力机制Attention mechanism实现，弥补了传统的RNN模型的不足。本文笔者将详解使用Pytorch从零开始逐步实现Transformer模型。
Transformer 模型
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解码器栈的输出是一个 float 向量。我们怎么把这个向量转换为一个词呢？通过一个线性层再加上一个 Softmax 层实现。线性层是一个简单的全连接神经网络，其将解码器栈的输出向量映射到一个更长的向量，这个向量被称为 logits 向量。现在假设我们的模型有 10000 个英文单词（模型的输出词汇表）。因此 logits 向量有 10000 个数字，每个数表示一个单词的分数。然后，Softmax 层会把这些分数转换为概率（把所有的分数转换为正数，并且加起来等于 1）。
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Transformer已经引领了各种尖端的AI应用程序的创建。除了支持像Bard和ChatGPT这样的聊天机器人之外,它还驱动我们移动键盘上的自动完成功能和智能扬声器中的语音识别。然而,它的真正威力在语言之外。它的发明者发现,transformer模型可以识别和预测任何重复的主题或模式。从图片中的像素,使用Dall-E、Midjourney和Stable Diffusion等工具,到计算机代码使用GitHub Copilot等生成器。它甚至可以预测音乐中的音符和蛋白质中的DNA来帮助设计药物分子。
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Transformer模型技术长文 可高效处理长文本的模型Longformer、和堪称“升级版”Transformer的BigBird模型，到底有什么区别？ Transformer的其他各种变体（X-former）到底都长什么样、又有哪些新应用？ 由于Transformer模型的发展速度日新月异，一天一个样，哪怕是隔段时间回来研究，模型可能也已经多了不少。 Transformer模型，是谷歌在2017年推出的NLP经典模型（Bert就是用的Transformer）。 本文参考链接 https://mp.w
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聊聊Transform模型
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循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。
transformer 模型介绍
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主导序列转换模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。表现最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构，Transformer，完全基于注意力机制，无需循环和卷积。在两项机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上优于现有的最佳结果，包括集成模型，并且提高了超过2个BLEU。在WMT 2014英语到法语翻译任务上，我们的模型在八块GPU上进行训练3.5天后，建立了新的单一模型最先进的BLEU分数41.8，这是文献中最佳模型的训练成本的一小部分。
讲透一个强大的算法模型，Transformer
Python_cocola的博客
08-28 1730
今天给大家介绍一个超强的算法模型，TransformerTransformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本生成和语义理解。它最初由 Vaswani 等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它突破了传统序列模型（如RNN和LSTM）的局限，能够并行处理序列数据，从而大大提高了训练效率和模型性能。Transformer 模型的基本结构。
transformer模型的原理是什么，请用通俗的语言说明
04-12
<think>嗯，用户想了解Transformer模型的工作原理，希望用简单易懂的语言解释。首先，我得回忆一下自己之前学过的Transformer相关知识，确保理解正确。Transformer模型是谷歌在2017年提出的，主要用于自然语言处理任务，比如翻译、文本生成等。它最大的特点是完全基于注意力机制，而不像之前的RNN或LSTM那样依赖循环结构。 用户可能对传统的序列模型有所了解，比如RNN，但可能不清楚为什么Transformer更好。所以需要解释为什么需要Transformer，比如RNN处理长序列时梯度消失或爆炸的问题，以及并行计算能力差。而Transformer可以并行处理所有输入，解决了这些问题。 接下来，要分解Transformer的核心组成部分。根据引用[2]，Transformer分为编码器和解码器。编码器处理输入，解码器生成输出。比如翻译任务中，编码器处理原句，解码器生成目标句。需要解释编码器和解码器的结构，可能包括自注意力机制和前馈网络。 然后，注意力机制是关键部分。需要通俗地解释注意力机制，比如模型在处理每个词时，会关注输入中其他相关词的信息。比如翻译“猫追老鼠”，模型在处理“追”的时候，会注意到“猫”和“老鼠”。可以举例子说明，这样用户更容易理解。 位置编码也是重要部分，因为Transformer没有循环结构，需要手动添加位置信息。位置编码用正弦波函数给每个词的位置编码，这样模型能知道词的顺序。这部分可能需要简单说明，避免太技术化。 还需要提到多头注意力，即多个注意力头让模型从不同角度理解句子，比如有的关注语法，有的关注语义。这样增强模型的表达能力。 引用[4]提到BERT用了双向Transformer，但Transformer原始模型是编码器-解码器结构，比如在翻译任务中。用户可能听说过BERT，所以需要区分两者的不同，但这里主要讲原始Transformer的工作原理。 用户可能对自注意力的计算过程不太清楚，但不需要深入数学公式，而是用类比或比喻解释。比如每个词生成查询、键、值向量，通过计算查询和键的相似度来决定关注哪些词的值。 然后，解码器部分如何工作，可能涉及掩码自注意力，确保在生成目标句时只能看到之前的位置，避免信息泄露。比如生成下一个词时，只能用已经生成的词的信息。 最后，可以结合引用中的例子，比如翻译过程，编码器提取特征，解码器逐步生成目标句子。同时，可以提到Transformer的应用，如GPT和T5模型，如引用[3]提到的GPT使用解码器生成文本，T5是文本到文本的转换。 要确保语言通俗，避免术语堆砌。可能需要多次检查是否每个部分都解释清楚，没有遗漏关键点。同时，根据用户要求生成相关问题，比如注意力机制的作用、与传统模型的区别、位置编码的必要性等，帮助用户进一步学习。</think>### Transformer模型通俗解释 Transformer模型就像**智能阅读理解+写作助手**，通过**注意力雷达**扫描全文并捕捉词语间的关联性，最终生成精准的翻译或文本。以中译英为例，整个过程分为三步： --- #### 一、编码阶段：构建语义地图 1. **输入处理** 输入句子"猫追老鼠"时，模型会： - 给每个词添加**位置坐标**（例如"猫(1)、追(2)、老鼠(3)"），解决传统模型记不住词序的问题[^4] - 将词语转换为包含语义的**数字向量** 2. **注意力扫描** 每个词会发射三种信号： - **查询信号（Query）**："我需要关注谁？" - **钥匙信号（Key）**："我能提供什么信息？" - **价值信号（Value）**："我的具体内容是什么？" $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 通过这个公式，"追"会同时关注"猫"和"老鼠"，就像人类理解动作需要联系施动者与受动者[^2] --- #### 二、解码阶段：渐进式创作 1. **目标生成** 解码器从`<开始>`标志启动，逐步生成英文单词： ```text Step1: The Step2: The cat Step3: The cat is Step4: The cat is chasing Step5: The cat is chasing the Step6: The cat is chasing the mouse ``` 2. **双重注意力** - 先查看已生成的英文部分（掩码自注意力） - 再比对中文的语义地图（编码器-解码器注意力） 这种机制确保每个新单词既符合英文语法，又忠实原意[^3] --- #### 三、核心创新点 1. **并行处理** 传统RNN像传送带逐个处理词语，Transformer像X光机瞬间扫描整句话，训练速度提升10倍以上[^1] 2. **动态关联** 在分析"bank"时，模型能根据上下文自动区分"河岸"或"银行"，这是静态词向量无法实现的[^4] 3. **模块化设计** 如同乐高积木，可通过堆叠更多编码器/解码器层来提升理解能力，这正是GPT-3等大模型的基础架构[^3] --- ###
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