一分鐘了解Transformer

A Minute to Know About Transformer

By Jackson@ML

1. Transformer是什么？

Transformer模型是一種神經網絡，它通過學習上下文及其含義，跟蹤序列數據中（如本句中的單詞）中的關系。Transformer模型應用一套不斷演變的、稱為作注意力或自注意力的數學技術，來檢測在序列中影響和彼此依賴的、即便是遙遠數據元素的微妙方式。

2017年，Google(谷歌)首次通過一篇論文描述了Transformer，這是迄今為止最先進和最強大的模型類之一。它們正在推動機器學習領域的新一波進步，有些人稱之為Transformer AI。

斯坦福大學的研究人員在2021年8月的一篇論文中稱Transformer模型為“基礎模型(Foundation
Models)”，因為他們認為這些模型正在推動人工智能的范式轉變。文章寫道：“近年來基礎模型的規模和范圍的巨大擴展挑戰了我們對可能性想象力的極限。”

這充分說明，Tansformer與大語言模型（LLMs）關聯，并在人工智能（AI）相關領域（機器視覺、語音識別和時間序列預測）等方面展現出卓越的性能。

2. Transformer的根本創新

Transformer模型推動了一系列根本性的創新：

1）完全基于自注意力機制(Self-Attention)，它摒棄了傳統的循環架構；

2）它首次實現全序列并行處理，突破了RNN（循化神經網絡）的順序計算瓶頸；

3）它通過位置編碼(Positional Encoding)替代了序列順序信息。

3. Transformer核心思想

Transformer徹底摒棄RNN/CNN的順序處理，而完全依賴自注意力（Self-Attention） 來捕捉序列中任意元素間的依賴關系，無論距離多遠。它能實現高度并行化訓練，實至名歸，是大語言模型（LLMs）的基石。

自注意力機制每個詞計算一個Query(查詢)、一個Key（鍵）和一個Value(值)向量。輸出是值的加權和，權重由Query與所有Key的兼容性（點積后Softmax）決定。

Python示例代碼如下：

# Python/PyTorch Pseudocode demonstrating core calculations (Scaled Dot-Product Attention)
def attention(Q, K, V):  # Q, K, V: [batch_size, seq_len, d_model]# [batch_size, seq_len, seq_len]scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(d_k) # weights of attention attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1) # weighted sum and output [batch_size, seq_len, d_model]  output = torch.matmul(attn_weights, V)  return output

4. Transformer核心公式

? Q(Query), K(Key), V(Value)均有輸入線性變換而成；√d?縮放防止點積過大導致梯度消失
公式如下所示：

Attention(Q, K, V) = softmax(Q·K?/√d?) · V

5. Transformer基本架構

在這里插入圖片描述

以上架構圖包含Enconder(編碼器)和Decoder(解碼器)。

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編碼器（Encoder) 做輸入處理。編碼器層有Multi-Head Attention（多頭注意力）機制、Add & Norm(殘差連接、和層歸一化)；另有FFN（Feed Forward Network）。
解碼器（Decoder) 與其有核心差異，分別為Masked Multi-Head Attention，以防止未來信息泄漏，及Encoder-Decoder Attention，以連接編碼器輸出。
解碼器的工作流程自回歸生成：即為用前一輸出作為當前輸入；同時最終輸出為Linear + Softmax層。

6. Transformer與CNN/RNN的本質區別

在Transformer問世之前，成熟并且主宰人工智能領域的CNN（卷積神經網絡）和RNN（循環神經網路）與其有著本質的區別。

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7. Transformer的關鍵優勢

下圖顯示了Transformer的關鍵優勢。

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8. Transformer為什么顛覆傳統架構？

1）計算效率：訓練速度比RNN快5-10倍（序列長度512時）
2）建模能力：在WMT2014英德翻譯任務提升28.4 BLEU
3）可擴展性：支持超長上下文（現代LLMs達128K tokens）
4）統一架構：適應文本/圖像/音頻多模態處理（ViT, Whisper等）
💡 技術遺產：Transformer為后來的AI發展奠定了偉大基礎。Transformer的Encoder單獨使用→BERT，Decoder單獨使用→GPT系列，成為大語言模型的DNA。