哈喽，我是cos大壮~
首先，咱们先用很直白的语言描述一下：想象你在读一本书，每一页都有很多词。如果你每次只能看到一个词，那么理解整本书会很慢。而Transformer模型就像是你有一个超能力，可以同时看到整页的所有词，还能根据上下文判断哪些词更重要，这样你就能更快更准确地理解书的内容。
下面，咱们从各方面进行对 Transformer 解释，和大家一起学习一下~
基本概念
Transformer模型是一种用于处理语言数据的神经网络模型，非常适合用于翻译、文本生成和理解等任务。它是在2017年由谷歌的研究团队提出的，已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流方法。
下面，从是什么？结构组成、注意力机制、多头注意力先进行解释~
是什么？
Transformer模型是一种深度学习模型，用于理解和生成自然语言。简单来说，它是一种能读懂人类语言并生成类似语言的计算机模型。
结构组成
Transformer模型主要由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责读取和理解输入文本，解码器负责生成输出文本。它们是通过一种叫做“注意力机制”（Attention Mechanism）来相互作用的。
注意力机制
注意力机制是Transformer模型的核心。它的作用是让模型能够“关注”输入数据的不同部分，而不是一次只处理一个词。比如，当模型在处理一句话时，它可以同时考虑句子中所有的词，而不是一个一个地看过去。这种机制使得模型在处理长句子时更加有效。
多头注意力 Transformer模型还有一个重要特性叫做“多头注意力”（Multi-head Attention）。这意味着模型可以在不同的“头”上进行多个注意力操作，从而捕捉到更多的信息。这就像同时有多个视角在看同一个东西，每个视角都能看到一些不同的细节。
那么，为什么 Transformer如此重要？！
首先是，高效处理长文本。
传统的RNN（循环神经网络）在处理长文本时效率较低，而Transformer模型通过并行处理和注意力机制，可以更高效地处理长文本。
其次，更好的表现。
Transformer模型在很多NLP任务中表现优异，比如机器翻译、文本摘要和问答系统等。它不仅速度快，而且准确率高。
总的来说，Transformer模型通过其独特的注意力机制和结构设计，使得它在处理自然语言时比传统方法更加高效和准确，是现代NLP任务中非常非常重要的一项技术。
理论基础
为了便于理解，下面我们会分为以下几个部分进行讲解：
输入表示 注意力机制 多头注意力 前馈神经网络 位置编码 整个Transformer整体架构
1. 输入表示（Input Representation）
输入文本首先需要转换为向量形式。通常，我们使用词嵌入（Word Embeddings）来表示每个单词。假设输入句子长度为 ，词嵌入的维度为 ，则输入可以表示为一个 的矩阵 。
2. 注意力机制（Attention Mechanism）
注意力机制是Transformer的核心。给定输入序列的表示 ，我们计算三个矩阵：查询矩阵（Query）、键矩阵（Key）和值矩阵（Value）。
查询矩阵 键矩阵 值矩阵
其中， 、 和 是可训练的权重矩阵。
2.1 计算注意力得分
注意力得分通过点积计算得到：
这里， 是键矩阵 的维度。点积得到的结果除以 是为了防止数值过大引起的梯度消失问题。
2.2 详细步骤
计算点积： 除以 ： 应用 softmax： ，得到注意力权重矩阵 加权求和：
3. 多头注意力机制（Multi-head Attention）
多头注意力机制是将输入分成多个头，每个头进行独立的注意力计算，然后将结果拼接起来并投影到输出空间。
3.1 分头计算
假设有 个头，每个头的维度为 ：
每个头独立计算注意力：
3.2 拼接与线性变换
将所有头的输出拼接起来：
其中 是可训练的投影矩阵。
4. 前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）
每个注意力头的输出会通过一个前馈神经网络进行进一步处理。前馈神经网络由两个线性变换和一个ReLU激活函数组成：
其中， 和 是权重矩阵， 和 是偏置。
5. 位置编码（Positional Encoding）
由于Transformer没有使用传统的RNN或CNN架构，因此需要添加位置编码来让模型获取序列信息。位置编码可以通过正弦和余弦函数生成：
对于输入位置 和维度 ：
将位置编码添加到输入嵌入向量中：
6. Transformer整体架构
一个完整的Transformer模型由多个编码器层和解码器层组成。
6.1 编码器层（Encoder Layer）
每个编码器层包括以下几个步骤：
多头注意力机制： 残差连接和层归一化： 前馈神经网络： 残差连接和层归一化：
6.2 解码器层（Decoder Layer）
每个解码器层与编码器层类似，但多了一个编码器-解码器注意力层：
自注意力机制（Masked MultiHead Attention）： 残差连接和层归一化： 编码器-解码器注意力机制： （这里 是解码器的输出， 和 是编码器的输出） 残差连接和层归一化： 前馈神经网络： 残差连接和层归一化：
7. 总结
输入嵌入：将输入文本转化为嵌入向量，加上位置编码。 多头注意力机制：计算查询、键和值的注意力，捕捉输入的不同部分。 前馈神经网络：通过两个线性变换和ReLU激活处理注意力输出。 残差连接和层归一化：保持网络的稳定性和信息流动。 编码器和解码器堆叠：多个编码器层和解码器层堆叠形成完整的Transformer模型。
这种架构使得Transformer模型在处理自然语言任务时表现出色，能够高效处理长文本并生成高质量的文本输出。
完整案例
下面，咱们把Transformer基本的框架和一些关键代码分享给大家，大家可以开始构建和理解。
首先，我们需要导入必要的库和数据集。数据集可以是情感分析的IMDB电影评论数据集。
有需要数据集的同学，可以点击名片，回复「数据集」即可~
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
df = pd.read_csv('IMDB Dataset.csv')
# 数据预处理
df['text'] = df['review'].str.lower() # 将文本转换为小写
df['text'] = df['text'].str.replace('<br />', ' ') # 清洗HTML标签
# 划分训练集和测试集
train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(df['text'], df['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42)
数据处理
在Transformer模型中，文本数据需要转换为数字序列。这里使用Tokenizer来进行文本向量化。
# 设定参数
max_len = 200 # 句子的最大长度
vocab_size = 10000 # 词汇表的大小
embedding_dim = 128 # 词嵌入的维度
# 实例化和拟合Tokenizer
tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size, oov_token='<OOV>')
tokenizer.fit_on_texts(train_texts)
# 序列化文本
train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(train_texts)
val_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(val_texts)
# 填充序列
train_padded = pad_sequences(train_sequences, maxlen=max_len, padding='post', truncating='post')
val_padded = pad_sequences(val_sequences, maxlen=max_len, padding='post', truncating='post')
构建Transformer模型
以下是一个简化的Transformer模型示例，包含Self-Attention层、Feedforward层和残差连接。
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Embedding, GlobalAveragePooling1D, Dropout
from tensorflow.keras.layers import LayerNormalization, MultiHeadAttention, Dense, GlobalAveragePooling1D
from tensorflow.keras.models import Model
class MultiHeadSelfAttention(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, embed_dim, num_heads=8):
super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = embed_dim // num_heads
assert embed_dim % num_heads == 0
self.query_dense = Dense(embed_dim)
self.key_dense = Dense(embed_dim)
self.value_dense = Dense(embed_dim)
self.combine_heads = Dense(embed_dim)
def call(self, inputs):
query = self.query_dense(inputs)
key = self.key_dense(inputs)
value = self.value_dense(inputs)
query = self.split_heads(query)
key = self.split_heads(key)
value = self.split_heads(value)
scaled_attention = self.self_attention(query, key, value)
scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
original_shape = tf.shape(scaled_attention)
scaled_attention = tf.reshape(scaled_attention,
(original_shape[0], original_shape[1], self.embed_dim))
outputs = self.combine_heads(scaled_attention)
return outputs
def split_heads(self, x):
batch_size = tf.shape(x)[0]
x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim))
return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
def self_attention(self, query, key, value):
matmul_qk = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
depth = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32)
logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(depth)
attention_weights = tf.nn.softmax(logits, axis=-1)
output = tf.matmul(attention_weights, value)
return output
class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, embed_dim, num_heads, ff_dim, rate=0.1):
super(TransformerBlock, self).__init__()
self.att = MultiHeadSelfAttention(embed_dim, num_heads)
self.ffn = tf.keras.Sequential([
Dense(ff_dim, activation='relu'),
Dense(embed_dim)
])
self.layernorm1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
self.layernorm2 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
self.dropout1 = Dropout(rate)
self.dropout2 = Dropout(rate)
def call(self, inputs, training=None):
attn_output = self.att(inputs)
attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output)
ffn_output = self.ffn(out1)
ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
return self.layernorm2(out1 + ffn_output)
# 构建Transformer模型
embed_dim = embedding_dim
num_heads = 8
ff_dim = 128
inputs = Input(shape=(max_len,))
embedding_layer = Embedding(vocab_size, embed_dim)(inputs)
transformer_block = TransformerBlock(embed_dim, num_heads, ff_dim)(embedding_layer)
pooling_layer = GlobalAveragePooling1D()(transformer_block)
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(pooling_layer)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
训练和评估模型
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 定义回调函数
callbacks = [
tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3, monitor='val_loss'),
ModelCheckpoint('./transformer_model.weights.h5', save_best_only=True, save_weights_only=True)
]
# 训练模型时使用这些回调函数
history = model.fit(train_padded, train_labels, epochs=20, batch_size=32,
validation_data=(val_padded, val_labels), callbacks=callbacks)
# 评估模型
model.evaluate(val_padded, val_labels)
可视化训练过程
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制训练 & 验证的准确率值
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Val'], loc='upper left')
plt.show()
# 绘制训练 & 验证的损失值
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Val'], loc='upper left')
plt.show()
上面整个代码中，构建了一个简单的Transformer模型，并用IMDB数据集进行了文本分类。大家可以根据实际需要进行进一步的调整和优化，比如调整超参数、增加层数、使用更复杂的数据集等等。
模型分析
以上的这个案例中，我们使用Transformer模型进行IMDb电影评论数据集的情感分析。下面总结一下Transformer模型的优缺点，并将其与其他类似算法进行对比，讨论何时使用Transformer模型以及何时考虑其他算法。
Transformer模型的优缺点
优点
处理长依赖关系：Transformer模型能够有效地捕捉长距离依赖关系，因为它不受限于序列长度，这对处理长文本非常有利。
并行计算：由于没有递归结构，Transformer模型可以并行处理输入数据，这显著提高了训练速度。
高性能：Transformer模型在许多自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本生成和问答系统等。
扩展性好：Transformer模型的架构适用于各种规模的数据集和计算资源，可以通过增加层数和注意力头数来增强模型能力。
适应多种任务：预训练的Transformer模型（如BERT、GPT等）可以通过微调适应不同的下游任务，表现优异。
缺点
计算资源消耗大：Transformer模型需要大量的计算资源和内存，特别是在处理大规模数据集和长文本时。
训练时间长：尽管可以并行处理，但Transformer模型仍然需要较长的训练时间，尤其是大型模型。
数据需求量大：Transformer模型需要大量的训练数据来实现最佳性能，对于数据稀缺的任务可能不适用。
与其他算法的对比
RNN（循环神经网络）
优点：
能够处理变长序列数据。 模型参数较少，适合小规模数据集和较短序列。 缺点：
难以捕捉长距离依赖关系。 训练时无法并行，速度较慢。 易于出现梯度消失和梯度爆炸问题。
LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环单元）
优点：
能够捕捉较长的依赖关系，比RNN效果好。 在一定程度上缓解梯度消失问题。 缺点：
仍然无法与Transformer的并行计算相比，训练速度较慢。 模型复杂度较高，训练资源需求大。
CNN（卷积神经网络）
优点：
可以捕捉局部特征，适合图像和一些文本任务。 计算效率高，可以并行计算。 缺点：
难以捕捉长距离依赖关系。 通常需要固定大小的输入，对于变长序列不够灵活。
何时使用Transformer模型
处理长文本：Transformer模型在处理长文本时表现尤为出色，因为它能够捕捉长距离的依赖关系。
需要高性能：在追求模型性能和准确率的任务中，Transformer模型通常能提供最好的结果，特别是预训练模型（如BERT、GPT等）。
并行计算资源充足：如果你有足够的计算资源和内存，Transformer模型的并行计算优势可以显著提高训练效率。
最后
Transformer模型在处理自然语言处理任务中表现卓越，特别是在长文本、需要高准确率和有充足计算资源的情况下。尽管其计算资源需求高，训练时间长，但其高性能和并行计算优势使其成为许多NLP任务的首选。然而，对于资源有限、小规模数据集或实时性要求高的任务，传统的RNN、LSTM或轻量级的CNN可能更适合。
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