54、注意力机制与变换器：语言处理的新范式

注意力机制与变换器：语言处理的新范式

1. RNN的局限性与替代方案

在处理顺序数据时，循环神经网络（RNN）虽然功能强大，但存在一些缺点。首先，输入的所有信息都存储在单个状态内存或上下文向量中，这使得循环单元内的网络需要努力将所需信息压缩到有限的空间中。而且，无论状态内存设置得多大，总会有输入超出其容量，导致信息丢失。其次，RNN必须一次处理一个单词进行训练和使用，对于大型数据库来说，这种方式效率较低。

为了解决这些问题，一种基于注意力网络的替代方案应运而生。注意力网络没有状态内存，可以并行训练和使用。多个注意力网络可以组合成更大的结构，即变换器（Transformers）。变换器能够作为语言模型，执行翻译等任务，其构建模块还可用于其他架构，以提供更强大的语言模型，包括生成器。

2. 词嵌入的概念与原理

2.1 从动物示例理解嵌入

为了更好地理解词嵌入，我们先来看一个动物的例子。假设你是一名电影动物管理员，导演要求你提供足够数量的动物来拍摄一场追逐戏。你从办公室拿到一张动物图表，图表的横轴代表成年动物的平均最高速度，纵轴代表平均体重，但由于打印错误，坐标轴标签缺失。

导演最初想要马，但对马的表现不满意，要求“不那么像狐狸的马”。通过在图表上使用箭头的加法和减法，我们可以满足导演的要求。例如，从马的箭头中减去狐狸的箭头，得到了树懒；再给树懒的箭头加上走鹃的箭头，得到了棕熊。这个例子有两个关键要点：一是动物在图表上的排列方式很有用，尽管我们不知道具体方式和坐标轴代表的含义；二是我们不需要坐标轴标签，仅通过箭头的加减就能在图表上导航。

2.2 词嵌入的实现

将上述概念应用到