Transformer

Transformer 是一種基于自注意力機制（Self-Attention Mechanism）的深度學習模型，首次由 Vaswani 等人于 2017 年在論文《Attention is All You Need》中提出。與 RNN 和 LSTM 不同，Transformer 不需要依靠序列順序進行遞歸，而是通過全局注意力機制一次性處理整個輸入序列，從而具備了更高的計算效率和更強的并行化能力。

Transformer 的提出徹底改變了自然語言處理（NLP）和其他領域的發展，廣泛應用于機器翻譯、文本生成、語言理解、圖像識別等任務。

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Transformer 的結構

Transformer 模型由兩部分組成：

1. 編碼器（Encoder）：用于將輸入序列轉化為上下文相關的表示。
2. 解碼器（Decoder）：用于根據編碼器的輸出生成新的序列（如翻譯成另一種語言）。

Transformer 的基本結構如下：

Transformer
├── 編碼器（Encoder）
│   ├── 多頭自注意力機制（Multi-Head Attention）
│   ├── 前饋神經網絡（Feed-Forward Neural Network）
│   └── 殘差連接與層歸一化（Residual Connection + Layer Normalization）
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└── 解碼器（Decoder）├── 多頭自注意力機制（Multi-Head Attention）├── 編碼器-解碼器注意力機制├── 前饋神經網絡└── 殘差連接與層歸一化

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核心機制解析

1. 多頭自注意力機制（Multi-Head Self-Attention）

自注意力機制的核心是：每個單詞能夠根據輸入序列的上下文信息，動態地分配注意力權重，從而獲得上下文相關的表示。

計算步驟：

1. 將輸入序列 ( X ) 通過線性變換生成查詢向量（Query, Q）、鍵向量（Key, K） 和 值向量（Value, V）。
2. 計算每個查詢向量 ( Q_i ) 與所有鍵向量 ( K_j ) 之間的相似度，通過 softmax 函數獲得注意力權重。
3. 將注意力權重與對應的值向量 ( V ) 相乘，得到加權后的輸出。

公式：
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
其中：

• ( Q )：查詢矩陣
• ( K )：鍵矩陣
• ( V )：值矩陣
• ( d_k )：向量的維度（用來進行縮放）

多頭注意力機制 是將多個自注意力機制并行計算，捕捉到輸入序列中不同層次的信息，然后將多個頭的輸出拼接成最終結果。

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2. 前饋神經網絡（Feed-Forward Network, FFN）

在自注意力機制后，每個位置的輸出會通過一個前饋神經網絡（通常是兩層全連接層）進行非線性變換，提高模型的非線性表達能力。

公式：
$$FFN(x)=\text{ReLU}(x{W}_1+b_1)W_2+b_2$$
其中 ( W1 ) 和 ( W2 ) 是權重矩陣，( b1 ) 和 ( b2 ) 是偏置項。

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3. 殘差連接與層歸一化（Residual Connection + Layer Normalization）

為了避免梯度消失和梯度爆炸問題，Transformer 在每一層增加了殘差連接，并在殘差連接之后進行層歸一化（Layer Normalization），確保輸出保持穩定，提升模型訓練的穩定性。

殘差連接公式：
$$\text{Output}=\text{LayerNorm}(x+\text{SubLayer}(x))$$
其中 ( x ) 是輸入，( \text{SubLayer}(x) ) 是注意力機制或前饋網絡的輸出。

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4. 位置編碼（Positional Encoding）

由于 Transformer 不像 RNN 那樣依靠序列的順序信息，因此需要為輸入序列加入位置編碼，幫助模型捕獲序列的時序特征。

位置編碼公式：
$$P{E}_{(pos,2i)}=\sin \left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)$$
$$P{E}_{(pos,2i+1)}=\cos \left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)$$
其中：

• ( pos ) 是單詞在序列中的位置。
• ( i ) 是維度索引。
• ( d ) 是向量的維度。

位置編碼將序列的位置信息注入到輸入嵌入中，使得模型能夠區分“第一個詞”和“第二個詞”。

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Transformer 的應用

1. 機器翻譯

Transformer 最初的應用就是機器翻譯任務。在機器翻譯中：

• 編碼器將源語言的句子轉化為上下文表示。
• 解碼器根據上下文生成目標語言句子。

2. 文本生成

GPT（生成預訓練模型）是基于 Transformer 解碼器結構的文本生成模型，能夠根據輸入文本生成合理的續寫內容。

3. 語言理解

BERT（雙向編碼器表示模型）是基于 Transformer 編碼器結構的語言理解模型，擅長回答問題、文本分類等任務。

4. 圖像識別

Vision Transformer（ViT）將圖像切分成小塊，并將它們視為序列輸入到 Transformer 中，從而實現了圖像識別任務。

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Transformer 的優點和缺點

優點：

1. 高效并行：相比 RNN 和 LSTM，Transformer 不需要逐步遞歸處理序列，可以并行處理整個序列，大大提高了訓練效率。
2. 捕獲長距離依賴：通過自注意力機制，Transformer 能夠輕松捕獲長距離的上下文關系。
3. 結構靈活：編碼器和解碼器模塊可以根據任務需求自由組合。

缺點：

1. 計算量大：多頭自注意力機制和全連接層使得模型計算復雜度較高，對硬件資源要求較高。
2. 需要大規模數據：Transformer 模型的訓練通常需要海量的數據和時間。

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經典模型發展

• 2017 年：Transformer 提出，首次應用于機器翻譯，性能超越傳統 RNN 和 LSTM。
• 2018 年：BERT 推出，將 Transformer 編碼器用于雙向語言理解，成為 NLP 領域的里程碑。
• 2018 年：GPT（Generative Pretrained Transformer） 推出，將 Transformer 解碼器用于文本生成。
• 2020 年：GPT-3 震驚 NLP 領域，通過 1750 億參數的預訓練模型實現了令人驚艷的文本生成效果。