LLM—Transformer作用及信息流

一、Transformer的作用

  Transformer架构的精髓在于其创新性地采用了编码器与解码器的堆叠设计，这一设计巧妙地融合了多头自注意力机制（Multi-Head Attention）和位置前馈网络（Position-wise Feed Forward Network）两大核心组件，通过这些组件的高度协同作用，实现了对序列数据的高效处理。在此框架下，编码器和解码器的每一层都包含了一系列相同的子层，这些子层经过仔细设计，确保了信息在模型中的流动既高效又全面。

  具体而言，多头自注意力机制通过将注意力操作分散到不同的表示子空间，能够使模型在处理任何给定序列时，都能够广泛地关注序列中的各个位置。这种分散注意力的策略极大地提高了模型对序列内各种复杂关系的理解能力，特别是对于捕捉长距离依赖关系至关重要。此外，这一机制还赋予了模型强大的并行处理能力，显著提高了计算效率。

  位置前馈网络则在每个Transformer层中，为序列中的每个位置独立地应用相同的全连接网络。这一设计虽然简单，但非常有效，它进一步增强了模型的非线性表示能力，使得Transformer能够学习到更加复杂和抽象的数据模式。这些前馈网络在模型中起到了至关重要的补充作用，与多头自注意力机制一起，共同构成了Transformer强大的学习核心。

  此外，Transformer架构还巧妙地利用了残差连接和层归一化策略，这两种策略在每个子层的输出上被应用，以促进深层网络中的信息流动，并有助于稳定训练过程。这些设计的共同作用，不仅优化了信息的传递，还显著提高了模型训练的效率和稳定性。

二、Transformer的信息流

  以一个预测任务举例，输入为“Beats Music is owned by”，输出是“Apple”。