98、自然语言处理中的序列模型与Transformer架构

自然语言处理中的序列模型与Transformer架构

1. 序列到序列模型基础

在自然语言处理（NLP）领域，机器翻译（MT）是一个备受关注的任务，其目标是将源语言的句子准确地翻译成目标语言。例如，把西班牙语翻译成英语。为了实现这一目标，我们通常使用大量的源语言和目标语言的句子对来训练MT模型，期望它能对未在训练数据中的新句子进行准确翻译。

我们可以尝试使用循环神经网络（RNN）来构建MT系统。RNN能够对源句子进行编码，但实际情况中，源语言和目标语言的单词并非一一对应。比如，西班牙语中的“caballo de mar”对应英语的“seahorse”，“perro grande”翻译成“big dog”时词序还发生了变化。而且不同语言的句子结构差异很大，像英语句子的主语通常在句首，而斐济语的主语常位于句尾。

那么，如何生成目标语言的句子呢？一种思路是逐词生成，同时记录上下文信息，确保记住未翻译的源句子部分，避免重复翻译。并且，对于某些句子，可能需要先处理完整个源句子再开始生成目标句子。也就是说，每个目标单词的生成都依赖于整个源句子和之前生成的目标单词。

为了实现这一点，一种简单有效的方法是使用两个RNN，一个用于处理源句子，另一个用于生成目标句子。具体操作是，让源RNN处理源句子，然后将其最终的隐藏状态作为目标RNN的初始隐藏状态。这样，每个目标单词就隐式地依赖于整个源句子和之前的目标单词。这种神经网络架构被称为基本的序列到序列模型。

基本序列到序列模型在NLP和MT领域是一个重要的突破，相比之前的MT方法，它能将错误率降低60%。不过，该模型也存在一些明显的缺点：
- 附近上下文偏差 ：RN