【人工智能之大模型】简述Transformer的基本原理？

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Transformer 基本原理

Transformer 作为当前大语言模型（LLMs）的核心架构，已成为自然语言处理（NLP）和多模态 AI 领域的主流框架。其核心优势在于并行计算、高效的长距离依赖建模能力，使其在 GPT-4、Gemini、Claude 等大模型 发展过程中成为基石。

1. Transformer 的核心思想

Transformer 由 Vaswani et al. (2017) 提出，采用全注意力机制（Self-Attention） 取代传统 RNN 结构，实现全局信息建模，提高训练并行度，克服序列模型的长距离依赖问题。

其主要结构包括：

• Encoder-Decoder 结构（BERT 仅 Encoder，GPT 仅 Decoder）。
• 自注意力机制（Self-Attention） 实现全局信息交互。
• 多头注意力（Multi-Head Attention） 提高特征表达能力。
• 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN） 提升非线性变换能力。
• 位置编码（Positional Encoding） 解决无序输入问题。

2. Transformer 核心组件解析

(1) 自注意力机制（Self-Attention）

Transformer 通过自注意力机制，计算序列中每个词与其他词的相关性，核心计算如下：

计算步骤

1. 输入表示：将输入序列转换为词向量（Embedding）。
2. 计算 Query（Q）、Key（K）、Value（V）：通过 三组可学习参数矩阵 将输入投影到不同向量空间：

3. 计算注意力分数（点积注意力）：计算 Q 与 K 的点积，并除以缩放因子（防止梯度消失/爆炸）：

• 通过 Softmax 归一化 计算注意力权重。

特点

• 全局建模：可以关注输入序列中所有词，提高信息交互能力。
• 并行计算：相比 RNN，避免序列依赖问题，计算更高效。

(2) 多头注意力机制（Multi-Head Attention）

• 通过多个注意力头（多个 Q/K/V 投影）提升 Transformer 对不同语义特征的捕捉能力。
• 计算公式：

其中，每个头独立计算注意力后再拼接，提高特征表达能力。

(3) 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）

• 作用：对每个位置的表示进行非线性变换，提高模型表达能力。
• 结构：

其中 ReLU 作为激活函数，引入非线性特征。

(4) 位置编码（Positional Encoding）

Transformer 不包含 RNN 的顺序建模能力，因此需要位置编码（Positional Encoding, PE）引入位置信息：

• 通过正弦/余弦函数生成不同频率的位置信息，使模型能够区分不同位置的 token。
• 近期一些大模型（如 GPT-4）改进了位置编码，如 旋转位置编码（RoPE） 以增强长文本处理能力。

3. Transformer 的发展与优化

随着 LLMs 的发展，Transformer 也经历了优化，主要方向包括：

1. 降低计算复杂度：

• 传统 Transformer 计算复杂度为 $O(n^2)$，限制长文本处理。
• 改进方案： Longformer（局部注意力）、Linformer（低秩近似）、FlashAttention（高效 GPU 计算）

2. 扩展上下文窗口：

• GPT-4 Turbo, Claude 3 增加了数十万 token 的上下文窗口，主要依赖优化注意力计算。

3. 跨模态扩展：

• Visual Transformer（ViT） 处理图像任务。
• Text-to-Image（如 Stable Diffusion） 结合 Transformer + 生成模型。

总结

• Transformer 以 自注意力机制、多头注意力、前馈网络、位置编码 为核心，使其成为 LLMs 的基础架构。
• 随着模型规模扩大，优化注意力机制、降低计算复杂度、扩展上下文窗口 成为未来方向，如 GPT-4、Claude 3、Gemini 的持续优化体现了这一趋势。

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