Transformer模型

编辑
本词条由“0059” 建档。

Transformer模型是一种基于注意力机制的深度神经网络架构,不依赖循环神经网络(RNN)。与 RNN 相比,Transformer 的最大优势在于其在并行计算条件下的高效率。Transformer 模型最早由 Google 开发者于 2017 年在文章《Attention is All You Need》中提出。 Transformer模型这一模型以其卓越的性能,彻底改变了自然语言...

Transformer模型是什么

编辑

Transformer模型是一种基于注意力机制的深度神经网络架构,不依赖循环神经网络(RNN)。与 RNN 相比,Transformer 的最大优势在于其在并行计算条件下的高效率。Transformer 模型最早由 Google 开发者于 2017 年在文章《Attention is All You Need》中提出。

Transformer模型这一模型以其卓越的性能,彻底改变了自然语言处理(NLP)和许多其他人工智能领域的研究和应用。与传统的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)不同,Transformer 模型依赖于注意力机制,不需要序列化计算,从而显著提升了计算效率和并行能力。

Transformer模型

NVIDIA FasterTransformer模型图|原图

Transformer模型详解

编辑

Transformer模型由一个编码器和一个解码器组成。编码器接收带有位置信息的矢量化序列作为输入。解码器接收该序列的部分输入和编码器的输出。编码器和解码器由多个层组成。编码器各层依次将输出作为输入传递给下一层。解码器层依次将结果和编码器的结果一起作为输入传递给下一层。

Transformer核心架构

  1. 编码器:由多个相同的层叠堆组成,每层包括多头自注意力机制和前馈神经网络。
  2. 解码器:类似于编码器,但每层包含额外的编码器-解码器注意力机制,用于结合编码器的输出。

这种架构中的注意力机制通过分配权重来捕捉不同位置的信息,使模型能够更有效地理解全局和局部的语义关系。

Transformer架构有什么优势

  1. 并行性:由于无需逐步处理序列,Transformer 模型支持高度并行的计算,加速了训练过程。
  2. 扩展性:可以轻松扩展至更大的模型(如 GPT 和 BERT),处理更复杂的任务。
  3. 通用性:从文本生成到图像处理,Transformer 展现了跨领域的广泛适用性。

Transformer架构的局限性

  1. 计算复杂度高:由于全局注意力机制的引入,其计算复杂度为 O(n^2),对长序列的处理较为昂贵。
  2. 对数据量的依赖:Transformer 的性能高度依赖于大规模的数据集和计算资源,在资源有限的环境中可能效果不佳。

Transformer模型的注意力机制

自注意力机制(Self-Attention)

自注意力机制是 Transformer 的核心创新,它允许模型根据输入序列中的不同位置,动态调整对信息的关注程度。具体实现中,输入序列通过三组权重矩阵映射为查询(Q)、键(K)和值(V)矩阵:

  • 查询(Q):用于确定某位置的特征与其他位置的相关性。
  • 键(K):捕捉序列中其他位置的信息。
  • 值(V):存储输入序列中的内容。

注意力得分通过以下公式计算:

Transformer模型

其中,dk是键向量的维度,用于缩放结果以稳定训练。

多头注意力机制

多头注意力机制将输入划分为多个子空间,每个子空间独立计算注意力,最终将结果拼接以捕获不同层次的关系。这种方法不仅提升了模型的表达能力,还增强了训练的稳定性。

基于标量乘积的注意力

编辑

每种注意力机制都由查询权重 WQ、密钥权重 WK 和值的权重 WV 的矩阵参数化。为了计算输入向量 X 对向量 Y 的关注度,定义如下:

向量 Q = WQXK = WKXV = WVY

这些向量用于使用以下公式计算注意力的结果:

注意力 = softmax(QKT)V

Transformer模型的应用领域

编辑

主流应用领域

机器翻译:Transformer 最初设计的目标便是改进机器翻译性能,例如 Google Translate 和 Yandex.Translate 的实现。

语言生成:如 GPT-3 和 ChatGPT 等模型,能够进行人类级别的文本生成和交互。

Transformer模型

Triton 支持使用多个后端的模型图|原图

搜索和推荐系统:通过对用户行为和内容的建模,Transformer 被用于个性化推荐任务。

创新型应用

机器人导航:通过整合多模态传感器数据,Transformer 被用于智能机器人的路径规划和环境建模。

医学影像分析:在癌症检测、医学影像分割中,Transformer 提供了精确的特征提取和预测能力。

Transformer冷门知识:不常见应用

编辑

多模态学习

除了 NLP,Transformer 还被用于处理视觉数据(如 Vision Transformer,ViT)、音频信号和多模态数据(如图像和文本的联合建模)。

生成对抗网络(GANs)中的应用

虽然 Transformer 模型主要应用于生成式任务,但最近研究表明,它可以作为生成对抗网络的生成器或判别器,解决一些复杂生成任务。

科学计算

在蛋白质结构预测、分子动力学建模等领域,Transformer 被用来解析复杂的科学数据,展现出强大的泛化能力。

目前在使用Transformer的应用

编辑

Transformer 被用于 Yandex.Translator、Yandex.News、Google Translator、GPT-3 等应用。

Transformer的发展前景

编辑

Transformer 的发展方兴未艾,未来研究的方向包括:

高效注意力机制:如稀疏注意力和分块注意力,用于降低复杂度。

混合架构:结合卷积网络和图神经网络,拓展 Transformer 的适用范围。

绿色 AI:通过模型压缩和蒸馏技术,提升 Transformer 的能效,减少计算资源消耗。

百科词条作者:0059,如若转载,请注明出处:https://glopedia.cn/374246/

(8)
词条目录
  1. Transformer模型是什么
  2. Transformer模型详解
  3. Transformer核心架构
  4. Transformer架构有什么优势
  5. Transformer架构的局限性
  6. Transformer模型的注意力机制
  7. 自注意力机制(Self-Attention)
  8. 多头注意力机制
  9. 基于标量乘积的注意力
  10. Transformer模型的应用领域
  11. 主流应用领域
  12. 创新型应用
  13. Transformer冷门知识:不常见应用
  14. 多模态学习
  15. 生成对抗网络(GANs)中的应用
  16. 科学计算
  17. 目前在使用Transformer的应用
  18. Transformer的发展前景

轻触这里

关闭目录

目录