22、深入理解Transformer模型：从BERT到GPT3及机器翻译应用

深入理解Transformer模型：从BERT到GPT3及机器翻译应用

1. 引言

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型的出现带来了巨大的变革。本文将详细介绍几种典型的Transformer模型，包括BERT、GPT3以及用于机器翻译的Encoder - Decoder模型，并探讨处理长序列时面临的挑战及解决方案。

2. 编码器模型示例：BERT

2.1 BERT模型架构

BERT是一种编码器模型，使用包含30,000个标记的词汇表。输入标记会转换为1024维的词嵌入，然后通过24个Transformer层进行处理。每个Transformer层包含一个具有16个头的自注意力机制，每个头的查询、键和值的维度为64（即矩阵Ωvh、Ωqh、Ωkh为1024×64）。全连接网络中单个隐藏层的维度为4096，总参数约为3.4亿。

2.2 预训练

预训练阶段使用自监督学习，允许使用大量无人工标注的数据。对于BERT，自监督任务是从大型互联网语料库的句子中预测缺失的单词。训练时，最大输入长度为512个标记，批量大小为256，系统训练100万步，大约相当于对33亿单词的语料库进行50个周期的训练。

预测缺失单词迫使Transformer网络理解一些语法和世界常识，但这种“理解”程度是有限的。例如，模型可能学习到形容词“red”通常出现在名词“house”或“car”之前，但不会出现在动词“shout”之前；训练后，模型会认为句子“The pulled into the station”中缺失的单词是“train”的概率比“peanut”高。