Transformer
一、Transformer的本质
二、Transformer的架构
Transformer的架构是什么?Transformer遵循编码器-解码器总体架构,使用堆叠的自注意力机制和全连接层,分别用于编码器和解码器,如图中的左半部分和右半部分所示。
自注意力(Self- Attention)机制是什么?自注意力机制用于计算输入序列中各个元素之间的相关性,并据此更新每个元素的表示。与传统的注意力机制不同,自注意力机制不需要外部信息或额外的查询(Query)来引导注意力的分配,而是仅依赖于输入序列本身。
Transformer注意力机制有哪些?Transformer模型中注意力机制有三个主要用途。Encoder中的Self-Attention用于捕捉输入序列内部各元素之间的关系,Decoder中的Self-Attention用于生成目标序列时考虑已生成的部分,而Decoder中的Encoder-Decoder-Attention则用于将输入序列的信息融入到目标序列的生成过程中。
Transformer的核心组件有哪些?Transformer模型包含输入嵌入、位置编码、多头注意力、残差连接和层归一化、带掩码的多头注意力以及前馈网络等组件。
输入嵌入:将输入的文本转换为向量,便于模型处理。
位置编码:给输入向量添加位置信息,因为Transformer并行处理数据而不依赖顺序。
多头注意力:让模型同时关注输入序列的不同部分,捕获复杂的依赖关系。
残差连接与层归一化:通过添加跨层连接和标准化输出,帮助模型更好地训练,防止梯度问题。
带掩码的多头注意力:在生成文本时,确保模型只依赖已知的信息,而不是未来的内容。
对输入进行非线性变换,提取更高级别的特征。
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【架构师带你玩转AI】:公众号@架构师带你玩转AI 作者,资深架构师。2022年底,ChatGPT横空出世,人工智能时代来临。身为公司技术总监、研发团队Leader,深感未来20年属于智能时代。