Transformer模型-1-概述、核心部件及应用场景

Transformer概述

什么是Transformer

Transformer模型是由谷歌公司提出的一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理序列数据。相比于传统的循环神经网络模型，Transformer模型具有更好的并行性能和更短的训练时间，因此在自然语言处理领域中得到了广泛应用。

《Attention Is All You Need》

在自然语言处理中，序列数据的输入包括一系列文本、语音信号、图像或视频等。传统的循环神经网络（RNN）模型已经在这些任务中取得了很好的效果，但是该模型存在着两个主要问题：一是难以并行计算，二是难以捕捉长距离依赖关系。为了解决这些问题，Transformer模型应运而生。

作为一种基于自注意力机制的神经网络模型，Transformer模型能够对序列中的每个元素进行全局建模，并在各个元素之间建立联系。与循环神经网络模型相比，Transformer模型具有更好的并行性能和更短的训练时间。

Transformer核心部件

Transformer模型中包含了多层encoder和decoder

每一层都由多个注意力机制模块和前馈神经网络模块组成。encoder用于将输入序列编码成一个高维特征向量表示，decoder则用于将该向量表示解码成目标序列。在Transformer模型中，还使用了残差连接和层归一化等技术来加速模型收敛和提高模型性能。

Transformer模型的核心是自注意力机制(Self-Attention Mechanism）

其作用是为每个输入序列中的每个位置分配一个权重，然后将这些加权的位置向量作为输出。自注意力机制的计算过程包括三个步骤：

1. 计算注意力权重：计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，即每个位置对其他位置的重要性。
2. 计算加权和：将每个位置向量与注意力权重相乘，然后将它们相加，得到加权和向量。
3. 线性变换：对加权和向量进行线性变换，得到最终的输出向量。

通过不断堆叠多个自注意力层和前馈神经网络层，可以构建出Transformer模型。

对于Transformer模型的训练

通常采用无监督的方式进行预训练，然后再进行有监督的微调。在预训练过程中，通常采用自编码器或者掩码语言模型等方式进行训练，目标是学习输入序列的表示。在微调过程中，通常采用有监督的方式进行训练，例如在机器翻译任务中，使用