37、自然语言处理中的Transformer技术全面解析

自然语言处理中的Transformer技术全面解析

1. Transformer基础概念与关键模型特性

1.1 Transformer核心组件

Transformer模型主要由编码器栈（encoder stack）和解码器栈（decoder stack）构成。编码器栈包含输入嵌入子层（input embedding sublayer）、多头注意力子层（multi-head attention sublayer）和前馈神经网络（feedforward network, FFN）等组件，其中多头注意力机制在信息交互和特征提取方面发挥着关键作用。解码器栈则在编码器栈的基础上，增加了自注意力机制，用于生成输出序列。
例如，在一个简单的文本处理任务中，输入文本首先经过输入嵌入子层转换为向量表示，然后多头注意力子层会对这些向量进行交互，捕捉文本中的语义信息，最后FFN对处理后的向量进行非线性变换，输出最终的特征表示。

1.2 关键模型特性

不同的Transformer模型具有各自独特的特性。如T5变压器模型（T5 transformer model）是一种文本到文本的模型，可用于多种自然语言处理任务，如文本摘要、问答系统等。它通过探索其架构（architecture），可以针对不同的任务进行定制化应用。
再如BERT模型（BERT model），其架构包含编码器栈，在预训练阶段采用了掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务，使其能够学习到丰富的语言表示。在实际应用中，BERT模型可通过微调（fine-tuning）来适应不同的下游任务