图解Transformer架构设计

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文章摘要

近年来，Transformer技术在自然语言处理（NLP）领域引起了巨大关注。Transformer是一种新型架构，利用注意力机制显著提升深度学习NLP翻译模型性能。自从在论文《Attention is all you need》中首次亮相以来，它迅速成为了文本数据处理的主流架构。谷歌的BERT和OpenAI的GPT系列等项目都基于Transformer架构构建，性能远超现有技术。

Transformer架构擅长处理顺序性强的文本数据，可以将一段文本作为输入，并输出另一段文本，如将英语句子翻译成西班牙语。Transformer的核心由多个编码层（Encoder）和解码层（Decoder）构成，每个层称为编码器或解码器，一组这样的层称为编码器组或解码器组。编码器组和解码器组各有其对应的嵌入层处理输入数据，通过输出层生成最终结果。编码器包含自注意力层和前馈层，解码器包括自注意力层、前馈层以及编码器-解码器注意力层。Transformer的变体中，有些甚至没有解码器，完全依赖编码器工作。

注意力机制是Transformer强大性能的来源，它允许模型在处理某个单词时同时关注输入中与该单词紧密相关的其他单词。Transformer通过自注意力机制将输入序列中的每个单词与其他所有单词联系起来，为每个单词赋予多重注意力得分，以更细致地处理句子的意图和语义。

在训练阶段，Transformer学习如何根据输入序列和目标序列生成目标序列。训练数据分为源序列和目标序列，Transformer通过编码器和解码器处理数据，生成目标序列的编码表示。输出层将编码表示转换成单词概率和输出序列，损失函数将输出序列与目标序列进行比较，用于训练Transformer。

在推理阶段，Transformer从输入序列生成目标序列。与训练时不同，解码器的输入是空序列，解码器结合编码器的编码表示生成目标序列。输出层将编码表示转换成单词概率，生成输出序列。选取输出序列的最后一个单词作为预测词，并将其加入到解码器输入序列中，重复此过程直至预测出句子结束标记。

教师强制法是在训练过程中使用的一种方法，将目标序列直接输入到解码器，为模型提供正确目标单词的线索，帮助模型调整预测，避免错误累积。这种方法加快了训练速度，因为Transformer可以同时并行输出所有单词。

Transformer在NLP领域应用广泛，涵盖语言模型、文本分类等多种任务，常用于机器翻译、文本摘要、问答、命名实体识别和语音识别等。针对不同问题，Transformer有多种变体，基本编码器层作为架构基石，配备特定“头部”模块以满足应用需求。

相较于RNN及其变体LSTM和GRU，Transformer解决了难以处理长距离依赖性和计算速度慢的问题。它完全放弃RNN，依赖注意力机制并行处理序列中的所有单词，提高了计算速度，不受输入序列中单词距离的限制。下一篇文章将深入探讨Transformer的内部功能和工作细节。