4、深入理解Transformer模型：从词嵌入到多头注意力机制

深入理解Transformer模型：从词嵌入到多头注意力机制

在自然语言处理领域，Transformer模型凭借其强大的性能和独特的架构，成为了众多任务的首选模型。本文将深入探讨Transformer模型中的关键组件，包括词嵌入验证、位置编码、多头注意力机制以及层归一化等内容。

1. 词嵌入验证

在处理文本时，我们通常会将单词转换为向量表示，即词嵌入。为了验证两个单词的词嵌入是否相似，我们可以使用余弦相似度。余弦相似度利用欧几里得（L2）范数在单位球中创建向量，通过计算两个向量的点积得到它们之间的余弦值。

例如，对于“black”和“brown”这两个单词，其在示例嵌入中的向量大小均为 dmodel = 512 ，它们的余弦相似度为：

cosine_similarity(black, brown)= [[0.9998901]]

这表明“black”和“brown”的词嵌入非常相似，因为它们都属于颜色类别。Skip-gram模型生成的这两个向量彼此接近，说明它能够识别出单词之间的语义关系。

2. 位置编码

虽然词嵌入为我们提供了单词的语义信息，但它缺失了单词在序列中的位置信息。为了解决这个问题，Transformer模型引入了位置编码。

2.1 位置编码的原理

位置编码的目标是为每个单词的词嵌入添加位置信息。由于创建独立的位置向量会增加训练成本并使注意力子层变得复杂，因此我们选择在输入嵌入中添加位置编码值。

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