大語言模型系列：Transformer介紹
引言
在自然語言處理（NLP）領域，Transformer模型已經成為了許多任務的標準方法。自從Vaswani等人在2017年提出Transformer以來，它已經徹底改變了NLP模型的設計。本文將介紹Transformer模型的基本結構和關鍵技術細節，并通過具體的公式來闡述其工作原理。
Transformer模型概述
Transformer模型主要由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩個部分組成，每個部分又由多個相同的層（Layer）堆疊而成。每一層都包含兩個子層：多頭自注意力機制（Multi-Head Self-Attention Mechanism）和前饋神經網絡（Feed-Forward Neural Network）。
編碼器
編碼器由N個相同的編碼器層（Encoder Layer）堆疊而成。每個編碼器層包含以下兩個子層：
- 多頭自注意力機制（Multi-Head Self-Attention Mechanism）
- 前饋神經網絡（Feed-Forward Neural Network）
解碼器
解碼器也由N個相同的解碼器層（Decoder Layer）堆疊而成。與編碼器層類似，每個解碼器層包含以下三個子層：
- 多頭自注意力機制（Masked Multi-Head Self-Attention Mechanism）
- 多頭注意力機制（Multi-Head Attention Mechanism）
- 前饋神經網絡（Feed-Forward Neural Network）
注意力機制（Attention Mechanism）
注意力機制是Transformer的核心。它通過計算輸入序列中每個位置的加權平均值來捕捉序列中不同位置之間的依賴關系。注意力機制的計算過程包括三個步驟：計算查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）的線性變換，計算注意力權重，并對值進行加權求和。
公式
- 線性變換：
Q = X W Q , K = X W K , V = X W V Q = XW^Q, \quad K = XW^K, \quad V = XW^V Q=XWQ,K=XWK,V=XWV
其中，( X )是輸入序列的表示，( W^Q )、( W^K )和( W^V )是可學習的參數矩陣。
- 注意力權重計算：
Attention ( Q , K , V ) = softmax ( Q K T d k ) V \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V Attention(Q,K,V)=softmax(dk??QKT?)V
其中， d k d_k dk?是鍵的維度。
多頭注意力機制（Multi-Head Attention Mechanism）
多頭注意力機制通過引入多個注意力頭（Attention Heads），可以在不同的子空間中并行計算注意力。多頭注意力機制的公式如下：
- 分頭計算：
head i = Attention ( Q W i Q , K W i K , V W i V ) \text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V) headi?=Attention(QWiQ?,KWiK?,VWiV?)
-
頭的拼接：
MultiHead ( Q , K , V ) = Concat ( head 1 , head 2 , … , head h ) W O \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \text{head}_2, \ldots, \text{head}_h)W^O MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1?,head2?,…,headh?)WO
其中，QKV是可學習的參數矩陣。
位置編碼（Positional Encoding）
由于Transformer模型沒有使用循環神經網絡（RNN）或卷積神經網絡（CNN），它不能直接捕捉序列中的位置信息。因此，Transformer通過添加位置編碼（Positional Encoding）來引入位置信息。位置編碼的公式如下：
P E ( p o s , 2 i ) = sin ? ( p o s 1000 0 2 i / d m o d e l ) PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right) PE(pos,2i)?=sin(100002i/dmodel?pos?)
P E ( p o s , 2 i + 1 ) = cos ? ( p o s 1000 0 2 i / d m o d e l ) PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right) PE(pos,2i+1)?=cos(100002i/dmodel?pos?)
其中， p o s pos pos是位置， i i i是維度索引， d m o d e l d_{model} dmodel?是模型的維度。
前饋神經網絡（Feed-Forward Neural Network）
在每個編碼器層和解碼器層中，前饋神經網絡（FFN）通過兩個線性變換和一個激活函數來處理每個位置的表示。前饋神經網絡的公式如下：
FFN ( x ) = max ? ( 0 , x W 1 + b 1 ) W 2 + b 2 \text{FFN}(x) = \max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2 FFN(x)=max(0,xW1?+b1?)W2?+b2?
其中， W 1 W_1 W1?、 W 2 W_2 W2?、 b 1 b_1 b1?和 b 2 b_2 b2?是可學習的參數矩陣和偏置向量。
總結
Transformer模型通過自注意力機制和多頭注意力機制，有效地捕捉序列中不同位置之間的依賴關系，并通過位置編碼引入位置信息。它的并行計算能力使其在處理大規模數據時表現出色，已經成為NLP任務中的主流模型。
希望本文對您理解Transformer模型有所幫助。如果您有任何問題或建議，歡迎在評論區留言。
參考文獻
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information processing systems (pp. 5998-6008).
