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深入理解Transformer:AGI大模型的核心架构

深入理解Transformer:AGI大模型的核心架构

引言

在人工智能领域,Transformer模型已经成为了自然语言处理(NLP)的核心技术之一。自从2017年Google的论文《Attention is All You Need》提出以来,它的影响力已经远远超出了NLP领域,成为了通用人工智能(AGI)大模型的基础架构之一。 在本文中,我们将深入探讨Transformer模型的工作原理,包括注意力计算原理、编码器和解码器的结构与功能,以及它们是如何共同作用,使得模型能够处理复杂的序列任务。

什么是Transformer?

Transformer模型是一种基于自注意力机制的架构,它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)结构,通过注意力机制直接在序列内的所有位置建立依赖关系。这种设计使得Transformer在处理长序列数据时表现出色,并且能够并行处理数据,大大提高了训练效率。

注意力计算原理

自注意力机制

自注意力机制是Transformer的核心,它允许模型在处理一个序列时,同时考虑序列中所有位置的信息。这种机制通过计算“查询(Query)”、“键(Key)”和“值(Value)”三者之间的关系来实现。

  • 查询(Query):代表当前位置想要获取的信息。
  • 键(Key):代表序列中各个位置的信息。
  • 值(Value):代表序列中各个位置的实际内容。

自注意力通过计算查询与所有键之间的相似度,得到一个权重分布,然后用这个分布对值进行加权求和,得到当前位置的输出。

缩放点积注意力

在自注意力机制中,查询和键之间的相似度是通过点积来计算的。然而,由于序列长度可能非常大,直接进行点积会导致维度灾难。为了解决这个问题,Transformer引入了缩放操作,即在计算点积之前,先将查询和键分别除以一个缩放因子,通常是键的维度的平方根。

多头注意力

为了使模型能够同时关注序列的不同位置和不同表示子空间,Transformer使用了多头注意力机制。它将自注意力机制重复多次,每次关注不同的子空间,然后将这些结果拼接起来,通过一个线性变换得到最终的输出。

编码器和解码器

编码器

Transformer的编码器由多个相同的层堆叠而成,每一层包含两个子层:

  1. 自注意力层:允许模型在当前层内捕捉序列内部的依赖关系。
  2. 前馈神经网络:对自注意力层的输出进行进一步的处理。

每个子层的输出都会经过残差连接和层归一化,以避免梯度消失和梯度爆炸问题。

解码器

解码器同样由多个相同的层堆叠而成,每一层包含三个子层:

  1. 自注意力层:与编码器中的自注意力层类似,但是为了避免未来位置的信息流入,采用了掩码操作。
  2. 编码器-解码器注意力层:允许解码器关注编码器的输出。
  3. 前馈神经网络:与编码器中的前馈神经网络相同。

与编码器一样,解码器的每个子层也包含残差连接和层归一化。

图文并茂

为了更直观地理解Transformer的工作原理,我们可以借助以下图表:

上图展示了Transformer的整体架构,包括编码器和解码器的层次结构,以及多头注意力和缩放点积注意力的计算方式。

上图详细展示了自注意力机制的计算过程,包括查询、键和值的计算,以及如何通过相似度得到权重分布。

上图解释了多头注意力是如何工作的,以及它是如何帮助模型捕捉序列的不同特征的。

结语

Transformer模型以其独特的结构和高效的性能,已经成为了人工智能领域的一个重要里程碑。通过深入理解其注意力计算原理、编码器和解码器的工作机制,我们能够更好地利用这一强大的工具,推动人工智能技术的发展。 随着研究的不断深入,我们有理由相信,基于Transformer的模型将在未来的通用人工智能建设中发挥更加关键的作用。

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