56、深入理解Transformer架构：原理、构建与应用

深入理解Transformer架构：原理、构建与应用

1. 引言

在自然语言处理领域，Transformer模型的出现带来了巨大的变革。它不仅能够并行训练，而且在众多任务中超越了传统的循环神经网络（RNN）。接下来，我们将深入探讨Transformer模型的关键概念、构建方法以及实际应用。

2. Transformer的关键概念

2.1 跳跃连接（Skip Connections）

跳跃连接，也称为残差连接，其灵感来源于减少深度网络层的工作量。我们可以通过一个绘画的类比来理解：假设你画了一幅肖像画，客户希望更改某个手指上的戒指。一种方法是重新画一幅新的画，这需要大量的时间和精力；而更高效的方法是在现有画作上直接修改戒指。

在深度网络中，如果一个层只需要对输入进行少量更改，那么处理不需要更改的部分会浪费资源。因此，该层可以只计算需要更改的部分，然后将这些更改与原始输入相结合以产生输出。

跳跃连接的机制如下：
1. 将输入张量输入到某个层。
2. 该层计算更改。
3. 将层的输出添加到其输入张量。

跳跃连接不仅可以使层更小、更快，还能改善反向传播中梯度的流动，从而使我们能够高效地训练数十甚至数百层的网络。此外，跳跃连接还允许Transformer巧妙地跟踪输入中每个元素的位置。

2.2 归一化加法（Norm-Add）

归一化加法是一种概念和符号上的简写。在Transformer中，通常会对层的输出应用层归一化（Layer Normalization），这是一种正则化技术，有助于控制过拟合，使网络中的值不会变得太大或太小。层归