模型漫谈 | transformer模型: 每一个成功的大模型的背后都有一位美丽的transformer

目录：

• 引言

• Transformer 模型的诞生背景

• 当今的流行的大模型都是Transformer-based模型

• 没有 Transformer 就没有 ChatGPT

• Transformer模型架构解析

• 编码器

• 解码器

• 多头注意力机制

• 位置编码（Positional Encoding）

• Transformer 的训练和推理

• 训练过程

• 推理过程

• 训练与推理中的关键技术和注意事项

• 技术创新点

• 1. 完全基于注意力机制

• 2. 多头注意力

• 3. 残差连接和层归一化

• 4. 位置编码

• 参考资料

引言

自 2017 年 Transformer 模型问世以来，深度学习领域经历了一场前所未有的革命。Transformer 不仅在自然语言处理（NLP）领域以及多模态大模型取得了突破性的成果，还为计算机视觉、语音处理等领域带来了全新的思路。本文将深入探讨 Transformer 模型的技术细节，解析其内部机制和创新点，帮助您全面理解这一革命性模型。

Transformer 模型的诞生背景

在 Transformer 出现之前，处理序列数据的主要模型是循环神经网络（RNN）及其改进版本，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型通过递归的方式处理序列，但存在以下局限性：

• 串行计算限制：无法有效并行化，导致训练速度慢。
• 长距离依赖问题：在处理长序列时，信息传递会逐渐衰减。
• 梯度消失或爆炸：训练深层网络时容易出现。

为了解决上述问题，Vaswani 等人在论文《Attention Is All You Need》中提出了 Transformer 模型。其核心思想是完全基于注意力机制（Attention Mechanism），摒弃了传统的循环和卷积结构。这一创新允许模型在捕获序列全局信息的同时，实现高效的并行计算。Transformer 模型由Google Brain 和 Google Research 的团队提出。主要作者包括：

• Ashish Vaswani
• Noam Shazeer
• Niki Parmar
• Jakob Uszkoreit
• Llion Jones
• Aidan N. Gomez
• Łukasz Kaiser
• Illia Polosukhin

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N., Kaiser, L., Polosukhin, I., 2023. Attention Is All You Need. https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762

当今的流行的大模型都是Transformer-based模型

随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练模型（Large Pre-trained Models）已成为推动 AI 领域进步的关键力量。其中，ChatGPT 等生成式预训练模型在自然语言处理（NLP）领域表现出色，能够进行对话、创作和复杂任务处理。而ChatGPT系列模型以及其他的大模型，比如BERT、T5，基础架构都是Transformer：

GPT 系列（如 GPT-3、GPT-4）：采用了基于 Transformer 解码器（Decoder）的架构，专注于生成任务。

BERT：使用了基于 Transformer 编码器（Encoder）的架构，擅长理解任务。

T5：结合了编码器和解码器，用于统一的文本到文本框架。

下面一图比较详细的总结了主流大模型网络框架进化树：

上图展示了现代大语言模型的进化树，追踪了近年来语言模型的发展历程，并突显了一些最为知名的模型。同一分支上的模型之间关系更为紧密。基于Transformer的模型以非灰色显示：仅解码器模型位于蓝色分支，仅编码器模型位于粉色分支，而编码器-解码器模型位于绿色分支。模型在时间轴上的垂直位置代表其发布日期。开源模型由实心方块表示，而闭源模型则由空心方块表示。右下角的堆叠条形图显示了来自各个公司和机构的模型数量。

本图来自：Yang, J., Jin, H., Tang, R., Han, X., Feng, Q., Jiang, H., Yin, B., Hu, X., 2023. Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond.

没有 Transformer 就没有 ChatGPT

ChatGPT 是基于 GPT-3 和 GPT-4 等大型语言模型的对话模型。这些模型采用了纯粹的 Transformer 解码器架构，通过大规模的预训练语料进行训练。

• 预训练阶段：模型在海量的互联网文本数据上进行自回归语言建模，学习文本生成的能力。
• 微调阶段：通过人类反馈强化学习（RLHF）等技术，进一步调整模型，使其能够更好地理解指令和生成符合人类期望的回复。

Transformer 在 ChatGPT 中的作用是：

• 序列建模：Transformer 的自注意力机制使模型能够理解上下文关系，生成连贯的文本。
• 参数扩展：通过增加 Transformer 层数和隐藏维度，ChatGPT 的参数量达到数百亿甚至更大，提升了模型的表达能力。
• 高效训练：Transformer 的并行计算特性使得在大规模数据和模型参数下的训练成为可能。

可以说，没有 Transformer，就不会有像 ChatGPT 这样的大模型，这是因为：

• 性能优势：Transformer 提供了优于传统模型的性能，是大模型取得成功的基础。
• 可扩展性：Transformer 架构便于扩展到超大规模参数，这是构建 ChatGPT 等模型的必要条件。
• 通用性：Transformer 在处理序列数据方面的通用能力，使其适用于各种 NLP 任务，为预训练和微调提供了可能。

为神马Transformer 最适合作为大模型的架构，这是因为：

• 并行计算优势：Transformer 摒弃了循环结构，允许模型在训练时高效并行处理大规模数据。
• 强大的表达能力：多头自注意力机制使模型能够捕捉长距离的全局依赖关系。
• 可扩展性：Transformer 的模块化设计便于扩展模型的深度和宽度，适应更大的参数规模。

Transformer模型架构解析

Transformer 的整体架构由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 两个部分组成。编码器和解码器各自由多个层堆叠而成，每一层包含多个子层。其整体架构图如下：

本图来自：Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N., Kaiser, L., Polosukhin, I., 2023. Attention Is All You Need. https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762

编码器

编码器由 个相同的层堆叠组成，每一层包含两个子层：

1. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention） 子层
2. 位置前馈神经网络（Position-wise Feed-Forward Network） 子层

每个子层后都采用残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization），即输出为：

解码器

解码器也由 个相同的层堆叠组成，但每层包含三个子层：

1. 多头自注意力机制 子层
2. 编码器-解码器注意力（Encoder-Decoder Attention） 子层
3. 位置前馈神经网络 子层

同样，每个子层后也采用残差连接和层归一化。解码器的自注意力机制中，采用了 掩码（Masking） 技术，防止模型在训练时看到未来的信息。

多头注意力机制

多头注意力机制是 Transformer 的核心创新，允许模型从不同的表示子空间中学习信息。其计算过程如下：

1. 对输入进行线性变换，得到查询（）、键（）和值（）矩阵。
2. 计算注意力权重：
3. 将多个头的输出拼接，并进行线性变换，得到最终输出。

其中， 是键向量的维度，用于缩放避免内积过大。

位置编码（Positional Encoding）

由于 Transformer 不含循环结构，需要引入位置信息。位置编码通过对每个输入位置添加固定或可学习的向量来实现。常用的方法是利用正弦和余弦函数：

其中， 是位置， 是维度索引。

如果你仔细观察，这里是跟傅里叶级数相关的，哈哈，是不是非常巧妙？

Transformer 的训练和推理

训练过程

Transformer 模型的训练过程涉及多个关键步骤，从数据预处理到参数更新，每个环节都对模型性能有重要影响。

1. 数据预处理

• 文本清洗：去除噪音，如 HTML 标签、特殊符号等。
• 分词处理：使用分词器（如 BPE、WordPiece）将文本拆分为子词或词片段，生成词汇表（Vocabulary）。
• 词汇映射：将分词结果映射为词汇表中的索引，以便输入模型。
• 添加特殊标记：在序列的开头和结尾添加特殊符号，如 [CLS]、[SEP]。
• 位置编码：为每个词的位置添加位置信息，以保留序列顺序。

2. 模型参数初始化

• 权重初始化：采用 Xavier 或 Kaiming 初始化方法随机初始化模型的权重参数。
• 偏置初始化：通常初始化为零。
• 优化器选择：常用优化器有 Adam、AdamW，需设置初始学习率、 值等超参数。
• 学习率调度器：使用学习率调度策略（如 Warm-up、余弦退火）动态调整学习率。

3. 前向传播（Forward Pass）

• 输入嵌入层：将输入的词索引转换为词嵌入向量，并加上位置编码，形成输入矩阵 。

• 编码器处理：

• 多头自注意力机制：计算输入序列中各个词之间的相关性。
• 前馈神经网络：两个线性变换加激活函数（通常为 ReLU），逐位置（Position-wise）应用。
• 残差连接和层归一化：缓解梯度消失，加速训练收敛。

• 解码器处理：

• Masked 多头自注意力机制：防止解码器在预测当前位置时看到未来的信息。
• 编码器-解码器注意力机制：解码器的查询 ，编码器的键 和值 。
• 前馈神经网络：与编码器相同。

• 输出层：通过线性层映射到词汇表大小的向量，使用 softmax 得到概率分布。

4. 计算损失函数

• 目标函数：通常采用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），衡量预测概率分布与真实分布的差异。
• 掩码处理：对于填充的序列位置（Padding），在损失计算中忽略。

5. 反向传播（Backward Pass）

• 梯度计算：利用自动求导机制，计算损失函数对模型参数的梯度。
• 梯度剪裁：为防止梯度爆炸，常采用梯度裁剪策略（如基于范数的裁剪）。

6. 参数更新

• 优化器步骤：根据计算得到的梯度和优化器算法，更新模型参数。
• 学习率调整：根据学习率调度器更新当前学习率。

7. 训练迭代

• Epoch：遍历整个训练集一次称为一个 Epoch，通常需要多个 Epoch。
• 批处理（Batching）：将数据分成小批量，进行迷你批量梯度下降。
• 混合精度训练：使用半精度浮点数（FP16）加速训练，减少显存占用。

8. 模型验证与保存

• 验证集评估：定期在验证集上评估模型性能，监控过拟合。
• 早停（Early Stopping）：根据验证集性能决定何时停止训练。
• 模型检查点：保存最佳模型参数，便于后续加载和推理。

推理过程

在推理阶段，Transformer 模型利用训练好的参数，根据输入序列生成输出序列。推理过程与训练过程有相似之处，但也有独特的地方。

1. 输入预处理

• 与训练一致的预处理：包括分词、词汇映射和添加特殊标记，确保输入格式一致。
• 位置编码：同样需要添加位置信息。

2. 编码器计算

• 前向传播：输入序列通过编码器层，得到编码器输出张量 ，表示输入序列的上下文表示。

3. 解码器初始化

• 起始标记：通常以特殊的起始标记 [SOS]（Start of Sequence）作为解码器的初始输入。
• 初始解码状态：解码器的初始状态仅包含起始标记的嵌入表示。

4. 序列生成过程

Transformer 的序列生成通常是自回归的，即每次预测下一个词，直到生成结束标记 [EOS] 或达到最大长度。以下是详细步骤：

a. 时间步循环

对于每个时间步 ：

• 输入准备：将解码器已生成的序列 作为输入。
• Masked 自注意力：解码器在当前时间步只关注已生成的词，防止信息泄露。
• 编码器-解码器注意力：解码器利用编码器输出 ，捕捉输入序列与已生成序列之间的相关性。
• 前馈网络和输出层：得到当前时间步的输出向量，映射为词汇表大小的概率分布。

b. 词语选择策略

• 贪心搜索（Greedy Search）：选择当前时间步概率最大的词。
• 束搜索（Beam Search）：维护 个最优序列路径，综合考虑全局概率，避免局部最优。
• 采样策略：
• 随机采样：按概率分布随机选择，下游任务不敏感时使用。
• Top-K 采样：仅在概率最高的 个词中采样。
• 核采样（Nucleus Sampling）：在累计概率达到阈值的词集合中采样。

c. 终止条件

• 结束标记生成：当模型生成结束标记 [EOS] 时，停止生成。
• 最大长度限制：达到预设的最大生成长度，强制停止。

5. 输出后处理

• 去除特殊标记：删除 [SOS]、[EOS] 等特殊符号。
• 解码映射：将词汇索引转换回对应的词或子词。
• 拼接与格式化：根据需要拼接子词、处理空格和标点，得到可读的文本。

6. 性能优化

• 批量推理（Batch Inference）：对于独立的输入，批量处理提高效率。
• 模型压缩：使用剪枝、量化、知识蒸馏等方法，减少模型大小，加快推理速度。
• 硬件加速：利用 GPU、TPU 或专用的 AI 芯片进行推理加速。

训练与推理中的关键技术和注意事项

1. 正则化技术

• Dropout：在注意力层和前馈网络中应用 Dropout，防止过拟合。
• 标签平滑（Label Smoothing）：在计算损失时，避免模型过于自信，提高泛化能力。

2. 学习率策略

• Warm-up：在训练初期，逐步增加学习率，避免模型不稳定。
• 学习率衰减：采用指数衰减或余弦退火策略，降低学习率，提升模型性能。

3. 多卡并行与分布式训练

• 数据并行：在多 GPU 上并行计算，每个 GPU 处理不同的批次。
• 模型并行：将模型的不同部分分布到不同的 GPU 上，适用于超大模型。
• 混合并行：结合数据并行和模型并行，提升训练效率。

4. 内存优化

• 梯度检查点（Gradient Checkpointing）：在反向传播时节省显存。
• 动态计算图：根据输入序列长度动态构建计算图，减少不必要的计算。

5. 推理中的特殊策略

• 长度归一化：在束搜索中，调整评分以避免偏向短序列。
• 覆盖惩罚：在翻译等任务中，避免遗漏重要信息。
• 重复惩罚：降低生成重复词或短语的概率，提升文本质量。

技术创新点

1. 完全基于注意力机制

Transformer 完全摒弃了循环和卷积结构，依赖注意力机制捕捉序列中元素之间的全局依赖。这使得模型能够并行处理序列，大幅提高了训练效率。

2. 多头注意力

多头注意力允许模型关注不同的位置子集，从不同的表示子空间中提取信息。这增强了模型的表达能力。

3. 残差连接和层归一化

通过在每个子层后添加残差连接和层归一化，缓解了深层网络训练中的梯度消失问题，加速了收敛。

4. 位置编码

引入位置编码，使模型能够感知序列中元素的相对或绝对位置，弥补了无序结构的缺陷。

好的，下面我们将详细介绍 Transformer 模型的 训练过程 和 推理过程，深入解析其中的技术细节。

参考资料

1. Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need.
2. Yang, J., et al. (2023). Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond.Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond.

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