8、探索 Transformer、BERT 和 GPT 的奥秘

探索 Transformer、BERT 和 GPT 的奥秘

1. 自编码 Transformer

自编码 Transformer 是一种神经网络，它将自编码器的无监督学习能力与 Transformer 强大的序列处理能力相结合。其设计目的是使用 Transformer 机制将输入序列编码为潜在表示，然后再将其解码回来，目标是最小化重建误差。这种架构能够学习序列数据的紧凑且有意义的表示，适用于自然语言处理（NLP）及其他领域的各种任务。

自编码 Transformer 结合了自编码器和 Transformer 的原理，使用 Transformer 架构将输入数据编码为潜在表示，然后再解码回其原始形式。它可用于以下各种任务：
- 表示学习 ：学习输入数据的有意义表示。
- 去噪 ：从有噪声的输入中重建干净的数据。
- 异常检测 ：较大的重建误差可能表明数据中存在异常或离群值。

例如，BERT（基于 Transformer 的双向编码器表示）模型可以看作是一种自编码 Transformer。BERT 经过训练来预测文本中被屏蔽的部分，从而将周围的上下文编码到其嵌入中。虽然它不像传统的自编码器那样重建整个输入，但其训练原理类似，都是基于重建部分输入来学习表示。

需要注意的是，在自回归模型和自编码模型之间进行选择取决于任务和训练方式，而不是架构。此外，解码器可用于自编码任务，编码器也可用于自回归任务。

2. Transformer 架构介绍

Transformer 架构于 2017 年