7、深入探索Transformer架构：从原理到实现

深入探索Transformer架构：从原理到实现

1. 引言

在自然语言处理领域，Transformer架构已经成为了核心技术。了解其内部工作原理不仅有助于我们更好地使用它，还能帮助我们理解其局限性并将其应用于新的领域。接下来，我们将深入探讨Transformer架构的主要组件，并使用PyTorch实现它们。

2. Transformer架构概述

2.1 架构组成

Transformer最初基于编码器 - 解码器架构，常用于机器翻译等序列到序列的任务。该架构主要由两部分组成：
- 编码器 ：将输入的令牌序列转换为嵌入向量序列，通常称为隐藏状态或上下文。
- 解码器 ：利用编码器的隐藏状态，逐个令牌地迭代生成输出令牌序列。

2.2 架构特点

从架构图中可以看出Transformer架构有以下特点：
- 位置信息注入 ：输入文本被分词并转换为令牌嵌入，由于注意力机制无法感知令牌的相对位置，因此需要将令牌嵌入与包含每个令牌位置信息的位置嵌入相结合。
- 堆叠结构 ：编码器和解码器都由多个层或“块”堆叠而成，类似于计算机视觉中堆叠卷积层。
- 迭代生成 ：编码器的输出被输入到每个解码器层，解码器预测序列中最可能的下一个令牌，该输出再反馈给解码器以生成下一个令牌，直到遇到特殊的序列结束（EOS）令牌或达到最大长度。

2.3 模型类型

虽然有