11、深入探索Transformer架构及相关技术

深入探索Transformer架构及相关技术

在自然语言处理领域，Transformer架构及其相关技术取得了显著的进展。本文将深入探讨Transformer架构的细节，以及与之相关的多种模型和技术。

1. Transformer架构细节

Transformer架构有诸多关键元素值得深入了解：
- 编码器 - 解码器架构 ：数据在编码器和解码器组件中流动，实现信息的处理和转换。
- 权重矩阵和多头注意力 ：解码器组件中的多头注意力层通过单个权重矩阵实现。Q、K和V值作为多头注意力的输入，且初始值相同。
- 关键参数特性 ：注意力机制创建的键、查询和值向量的维度不能通过编程修改，因此不是超参数。
- 缩放因子dk ：Q * Kt / d 中的缩放因子d是通过经验确定的，目的是确保内积产生“合理”的值。
- 输入序列长度 ：Transformer架构、RNN和LSTM对输入序列长度都有限制。对于过长的文本序列，可以采用截断和分块等技术处理。
- 前向传播 ：训练阶段对整个序列进行一次前向传播，推理阶段对每个标记进行解码器前向传播。

2. 残差连接

残差连接（也称为跳跃连接）最初在计算机视觉的ResNet模型中引入，随后应用于AlphaZero、AlphaFold和Transformer架构。其原理是，随着神经网络层数的增加，性能可能会下降。残差连接通过将初始输入添加到神经网络的