图文详解Transformer为什么如此强大

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文章摘要

【关键词】 Transformer、注意力机制、自然语言处理、编码器、解码器

Transformer模型自问世以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的进展，并且其影响力已经扩展到了NLP之外的其他领域。Transformer的核心特点在于其独特的“注意力（Attention）模块”，它能够捕捉文本序列中各个词之间的复杂关系。本文旨在解释Transformer的工作原理，特别是注意力机制是如何实现的。

注意力模块存在于Transformer的编码器和解码器中。以英语到西班牙语的翻译任务为例，源序列“the ball is blue”首先通过嵌入和位置编码层转换为嵌入向量，然后输入到编码器的注意力模块。在这里，嵌入向量通过三个线性层转换为查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个矩阵，这些矩阵的每一行对应源序列中的一个词。

注意力机制的关键在于计算查询（Q）矩阵和键（K）矩阵之间的点积，以及随后的点积运算，将这个中间“因子”矩阵与值（V）矩阵相乘，从而得到注意力分数。这个分数反映了每个单词与其他单词之间的相关性。例如，“blue”这个词的注意力分数将包含它与其他每个单词的相关性。

点积运算揭示了单词间的相似度。如果两个单词的向量更加对齐，它们的注意力分数就会更高。Transformer通过学习嵌入和线性层的权重，来产生所需的单词向量，使得相关的单词之间的向量更加对齐，从而产生较高的注意力分数。这种学习方式使得模型能够识别出句子中彼此相关的单词，并给予它们更高的分数。

Transformer的编码器自注意力部分计算源句中每个单词与其他单词的相关性，而解码器自注意力则计算目标句中每个单词与其他单词的相关性。编码器-解码器注意力则计算目标句中每个单词与源句中每个单词的相关性，其中查询来自目标句，而键/值来自源句。

总结来说，Transformer的注意力机制通过计算查询和键之间的点积来确定单词间的相关性，并使用这种相关性作为因子来计算值单词的加权总和，这个加权总和即为注意力分数。Transformer通过学习嵌入和权重，使得相关的单词向量对齐，从而产生高的注意力分数，这是其能够有效处理语言数据的关键所在。