Transformer 架构详解：从基础原理到核心组件一文搞懂

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的神经网络架构，最早是在2017年由谷歌大脑团队Ashish Vaswani和多伦多大学的一个团队发表的一篇名为"Attention is All You Need"的论文中描述的。其革命性的自注意力机制彻底改变了序列建模的方法。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer能够并行处理序列中的所有位置，通过注意力权重矩阵捕获任意距离的依赖关系。这种架构设计不仅提高了训练效率，还显著增强了模型对长序列和复杂依赖关系的建模能力。

一、架构概览

Transformer 模型本质上都是预训练语言模型。

1.1 整体架构

整体架构

Transformer采用编码器 - 解码器架构。编码器由多个相同层堆叠而成，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络，通过残差连接和层归一化稳定训练。解码器同样多层堆叠，在自注意力机制基础上增加了编码器 - 解码器注意力层，同样有残差连接与层归一化。位置编码注入序列位置信息，共同构成完整架。

1.2 工作原理

我们可以先将 Transformer 模型视为一个黑盒：

黑盒

通俗地说、Transformer就是一个翻译器。在机器翻译任务中，将一种语言的一个句子作为输入，然后将其翻译成另一种语言的一个句子作为输出。

中间部分由编码器 和 解码器两部分组成。

中间部分

其中，编码组件由多层编码器（Encoder）组成（在论文中作者使用了 6 层编码器，在实际使用过程中你可以尝试其他层数）。解码组件也是由相同层数的解码器（Decoder）组成（在论文也使用了 6 层）。

多层编码器和解码器

1.3 工作流程

将法语"Je suis étudiant"翻译成英文需要经过以下步骤：

1. 获取输入句子的每一个单词的表示向量，由单词的Embedding和单词位置的Embedding 相加得到。

向量矩阵

2. 将单词向量矩阵X传入Encoder，经过N个Encoder后得到句子所有单词的编码信息矩阵C。每一个Encoder输出的矩阵维度与输入完全一致。

多层编码

3. 将Encoder输出的编码信息矩阵C传入Decoder中，Decoder会根据当前翻译过的单词 1 ~ i 翻译下一个单词 i + 1。在使用的过程中，翻译到单词 i+1 的时候需要通过 Mask (掩盖) 操作遮盖住 i+1 之后的单词。

生成过程

上图所示，Decoder接收了Encoder的编码矩阵，然后首先输入一个开始符 ，预测第一个单词，输出为`I`；然后输入翻译开始符 和单词 I，预测第二个单词，输出为am，以此类推，最后得到I am a student。

二、重要组成

编码器（Encoder）

编码器

每个编码器由两个子层组成：

• Self-Attention层（自注意力层）
• Position-wise Feed Forward Network（前馈网络，缩写为 FFN）

如下图所示：每个编码器的结构都是相同的，但是它们使用不同的权重参数（6个编码器的架构相同，但是参数不同）

编码器结构

编码器的输入会先流入 Self-Attention 层。它可以让编码器在对特定词进行编码时使用输入句子中的其他词的信息（可以理解为：当我们翻译一个词时，不仅只关注当前的词，而且还会关注其他词的信息）。架构图如下：

编码器架构图

解码器（Decoder）

解码器

每个解码器层都有三个子层：

• Self-Attention层（自注意力层）
• Encoder-Decoder Attention (注意力层)
• Position-wise Feed Forward Network（前馈网络，缩写为 FFN）

解码器结构

解码器的功能与编码器类似，但插入了一个额外的注意力机制，它从编码器生成的编码中提取相关信息。这种机制也可以称为编码器-解码器注意力（encoder-decoder attention）

局限性

尽管 Transformer 模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功，然而，其本身也存在一些局限性，主要包括以下几个方面：

高计算资源需求

Transformer 模型通常需要大量的计算资源进行训练和推理。由于模型参数众多且复杂，需要显著的计算能力和存储资源来支持其运行，从而使得在资源受限的环境下应用 Transformer 模型变得相对困难。

长文本处理困难

在某些特定的场景下，由于 Transformer 模型中自注意力机制的特性，其对于长文本的处理存在一定的困难。随着文本长度的增加，模型的计算复杂度和存储需求也会显著增加。因此，对于超长文本的处理，Transformer 模型可能会面临性能下降或无法处理的问题。

缺乏实际推理机制

在实际的业务场景中，Transformer 模型通常是通过在大规模数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调来实现高性能，从而使得模型在实际推理过程中对于新领域或特定任务的适应性有限。因此，对于新领域或特定任务，我们往往需要进行额外的训练或调整，以提高模型的性能。

对训练数据的依赖性

Transformer 模型在预训练阶段需要大量的无标签数据进行训练，这使得对于资源受限或特定领域数据稀缺的情况下应用 Transformer 模型变得困难。此外，模型对于训练数据的质量和多样性也有一定的依赖性，不同质量和领域的数据可能会对模型的性能产生影响。

缺乏常识推理和推理能力

尽管 Transformer 模型在语言生成和理解任务上取得了显著进展，但其在常识推理和推理能力方面仍存在一定的局限性。模型在处理复杂推理、逻辑推断和抽象推理等任务时可能表现不佳，需要进一步的研究和改进。

结束语

Transformer模型在语言大模型中的应用广泛且深入，其独特的架构和优势为自然语言处理领域带来了革命性的变革。随着技术的不断发展，Transformer模型将在更多领域实现应用，并继续推动人工智能领域的发展。

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