- ▪ 主流应用领域
- ▪ 创新型应用
- 5 Transformer冷门知识:不常见应用
- ▪ 多模态学习
- ▪ 生成对抗网络(GANs)中的应用
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。
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
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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:
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 = WQX,K = WKX,V = 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。
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。
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