Transformer 架构是一种主要用于处理序列数据的神经网络架构，它在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功，并且是当前大多数大型语言模型（LLMs）的核心组成部分。
核心思想：注意力机制 (Attention Mechanism)
Transformer 架构最核心的创新在于自注意力机制 (Self-Attention)。与以往的循环神经网络（RNNs）及其变体（如 LSTMs、GRUs）需要按顺序处理输入序列不同，Transformer 允许模型同时关注输入序列中的所有位置，并为每个位置计算一个权重，表明其与其他位置的相关性。这使得模型能够直接捕获序列中长距离的依赖关系，而无需像 RNN 那样逐步传递信息。
主要组成部分：
Transformer 架构主要由以下几个关键部分组成：
- 输入嵌入 (Input Embeddings) 和 位置编码 (Positional Encoding):
- 输入嵌入: 将输入的每个词或标记（token）转换为一个高维向量表示。
- 位置编码: 由于自注意力机制本身不考虑序列中词语的顺序，因此需要通过位置编码为每个词添加其在序列中的位置信息。这通常是通过将特定模式的向量加到词嵌入上来实现的。
- 编码器 (Encoder):
- 编码器的作用是理解输入序列并将其转换为一种中间表示。
- 它由多个相同的层堆叠而成。每个编码器层包含两个主要的子层：
- 多头自注意力机制 (Multi-Head Self-Attention): 这是 Transformer 的核心。它允许模型同时从不同的角度关注输入序列的不同部分。通过多个独立的自注意力“头”，模型可以捕捉到更丰富的关系信息。
- 前馈神经网络 (Feed-Forward Network): 对每个位置的表示独立地应用一个全连接神经网络。
- 解码器 (Decoder):
- 解码器的作用是根据编码器的输出和已生成的部分序列来预测下一个输出词或标记。
- 它也由多个相同的层堆叠而成。每个解码器层包含三个主要的子层：
- 掩码多头自注意力机制 (Masked Multi-Head Self-Attention): 与编码器中的自注意力类似，但为了确保在生成每个词时只能依赖于之前已生成的词，需要进行掩码操作，阻止模型“看到”未来的信息。
- 编码器-解码器注意力机制 (Encoder-Decoder Attention): 这个注意力机制允许解码器关注编码器的输出，从而将输入序列的信息融入到生成过程中。它接收来自前一个解码器层的输出作为查询 (Query)，编码器的输出作为键 (Key) 和值 (Value)。
- 前馈神经网络 (Feed-Forward Network): 与编码器中的前馈神经网络类似。
- 残差连接 (Residual Connections) 和 层归一化 (Layer Normalization):
- 在每个子层（自注意力、前馈网络）的周围都有一个残差连接，将子层的输入直接加到其输出上。这有助于缓解深度神经网络中的梯度消失问题，并使得训练更深的网络成为可能。
- 层归一化在每个子层之后进行，有助于稳定网络的训练过程。
- 输出层 (Output Layer) 和 Softmax:
- 解码器的最后一层通常是一个线性层，用于将解码器的最终表示映射到词汇表的大小。
- 然后应用 Softmax 函数，将输出转换为每个词的概率分布，从而选择概率最高的词作为最终的预测输出。
工作流程简述 (以机器翻译为例):
- 输入序列 (源语言句子) 通过输入嵌入和位置编码转换为模型可以处理的向量表示。
- 这些向量被送入编码器的多个层进行处理，最终生成一个包含输入序列信息的上下文表示。
- 解码器接收编码器的输出，并逐步生成输出序列 (目标语言句子)。在每一步，解码器都利用掩码自注意力关注已生成的词，并利用编码器-解码器注意力关注编码器的输出，从而预测下一个最可能的词。
- 解码器的输出通过线性层和 Softmax 函数得到最终的翻译结果。
Transformer 架构的优势：
- 并行计算: 自注意力机制允许模型并行处理输入序列中的所有位置，大大提高了计算效率，尤其是在 GPU 上。
- 捕获长距离依赖: 自注意力机制可以直接建立序列中任意两个位置之间的连接，有效地解决了传统 RNN 在处理长序列时可能出现的梯度消失或遗忘问题。
- 更好的性能: 在许多序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、问答等）上，Transformer 架构都取得了显著的性能提升。
由于其强大的能力和效率，Transformer 架构已经成为现代 NLP 的基石，并被广泛应用于各种自然语言处理任务，包括但不限于大型语言模型的构建。