实现一个对话大模型，需要哪些知识储备呢？之一（普向）

Transformer架构解析

最新推荐文章于 2025-08-01 15:45:31 发布

原创最新推荐文章于 2025-08-01 15:45:31 发布 · 467 阅读

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#人工智能 #语言模型

对话大模型，如OpenAI的GPT系列，底层逻辑基于Transformer架构，它是一种基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络架构。Transformer模型能够有效地处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）领域表现出色。
以下是Transformer模型的基本组成部分和底层逻辑：

输入表示：输入序列（如文本）被转换成一组固定维度的向量，这些向量通常是通过嵌入层（Embedding Layer）得到的。每个向量代表一个词或一个字符。
自注意力（Self-Attention）：在自注意力层中，每个输入向量会根据与序列中其他向量的关系，赋予不同的权重。这允许模型捕捉序列内的长距离依赖。
缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）：在自注意力中，输入向量与其他向量的相似度是通过点积计算的，然后对结果应用softmax函数，以得到权重。缩放因子用于控制点积的大小，防止在高维空间中导致梯度消失。
多头注意力（Multi-Head Attention）：为了让模型能够同时关注输入序列的不同位置和不同表示子空间，Transformer使用了多头注意力。这意味着它会将查询（Queries）、键（Keys）和值（Values）通过不同的线性投影变换为多组，然后对每组分别执行注意力机制，最后将所有结果拼接起来进行进一步的处理。
位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer完全放弃了递归和卷积，它自身是不具有处理序列顺序信息的能力的。因此，位置编码被加入到输入向量中，以提供位置信息。位置编码通常是基于正弦和余弦函数的固定模式。
前馈神经网络（Feed-Forward Networks）：在自注意力和多头注意力之后，Transformer在每个编码和解码层中应用一个简单的前馈神经网络（包含两次线性变换和一个ReLU激活函数），对每个位置的表示进行进一步的处理。
编码器和解码器层：Transformer模型通常由编码器和解码器组成。编码器由多个编码器层堆叠而成，每层都包含一个多头注意力子层和一个前馈神经网络。解码器也由多个解码器层组成，其中每层除了包含编码器层的两个子层外，还增加了第三个多头注意力子层，用于对编码器的输出进行注意力操作。
输出层：最后，解码器的输出通过一个线性层和softmax函数生成最终的输出分布，用于预测下一个词或字符。

整个Transformer模型是通过堆叠这些层来逐渐抽象和提取输入数据的复杂特征的。
在训练过程中，模型通过预测给定序列中的下一个元素来进行学习，这通常是通过交叉熵损失函数来实现的。
目前，OpenAI的GPT系列模型（如GPT-3）就是基于这个Transformer架构，并通过大量的训练数据和先进的训练技巧，在各种NLP任务中表现出色。