什么是 Transformer 模型？
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机器学习正在飞速发展，每年都会带来新的模型。一种神经网络架构对于自然语言处理任务特别有用，它使计算机能够理解并与人互动。
Transformers 最初在“注意力就是你所需要的一切”一文中介绍，它是最新开发的最强大的模型之一。这是 OpenAI 用于预测、总结、问答等的相同模型。本文探讨了 Transformer 模型的架构及其工作原理。
首先，神经网络简介
要完全掌握 Transformer 模型的概念，您必须了解神经网络的基础知识。神经网络从人类大脑的复杂性中汲取灵感，构成了深度学习技术的基石。
人类大脑中的神经元相互连接，通过电信号处理信息，人工神经网络也是如此。它们由模拟这些神经元的基于软件的节点组成。这些节点使用计算能力执行复杂的数学运算。神经网络为 Transformers 等先进的机器学习模型奠定了基础。
输入层是神经网络数据分析的第一步
输入层是人工神经网络从外界接收信息的入口点。输入层处理、分析或分类传入的数据。经过初步处理后，数据被转发到后续层进行进一步分析。
在面部识别系统中，比如相机中的系统，神经网络的输入层会处理来自图像或视频帧的像素数据。例如，当一个人站在相机前时，相机会捕捉他们的图像并将其发送到神经网络的输入层。
隐藏层是神经网络处理的核心
隐藏层是网络处理能力的核心。这些层位于输入层和输出层之间。人工神经网络中隐藏层的数量各不相同，取决于任务的复杂性和数据的性质。
每个隐藏层都从输入层或前面的隐藏层接收输入。这些层的主要功能是分析和处理从上一层接收的数据，然后再将其传输到下一层。
这些层提取边缘、轮廓和面部元素（眼睛、鼻子、嘴巴）等特征。每个隐藏层逐渐学习更复杂的特征。第一层检测边缘，后续层识别形状，更深的层识别复杂的面部特征。
输出层提供神经网络的最终结果
输出层是网络的结束阶段。它提供神经网络进行数据处理的结果。此层的配置可能因任务而异。对于二元分类问题，它可能由产生二元结果（1 或 0）的单个节点组成。
Transformer 模型与传统模型有何不同
Transformer 模型的独特之处在于，它摆脱了神经网络设计中使用的传统框架。尽管传统架构非常有效，但它在捕获长距离依赖关系方面存在固有的局限性。这一概念在时间序列、自然语言或音乐等序列数据中尤其重要。
想象一下这样一句话：“我在法国长大。多年以后，我仍然记得自己能说一口流利的法语。”在这句话中，为了正确预测或理解句子末尾的“法语”一词，模型需要记住句子开头提供的上下文（“我在法国长大”）。相关输入（“法国”）与需要做出决策的点（“法语”）之间的差距称为长期依赖性。
Transformer 通过采用输入线的并行处理彻底改变了这一格局。这种方法使它们在训练和推理阶段非常高效。Transformer 可以一次处理整个序列，从而缩短训练时间。
这种效率是其设计的固有优势，使其成为自然语言处理和复杂序列建模任务的可靠选择。此功能扩展了短信应用程序的功能，它们可以无缝集成以增强用户体验。
Transformer 架构如何工作？
本部分探讨 Transformer 架构的关键组件，包括输入嵌入、位置编码、编码器和解码器层以及模型训练和推理过程。您将了解 Transformer 如何以高精度进行解释。
输入嵌入
理解输入是 Transformer 模型工作原理的第一步。输入嵌入阶段将数据元素转换为数值向量，这个过程称为向量嵌入。这些嵌入捕获了元素的语义本质，从而使模型能够处理数字模式。这样，模型就可以更好地理解和处理数据。
想象一下，您向手机的虚拟助手询问“今天天气怎么样？”这样的问题。您的语音输入会转换为文本。该文本会分解为单词或短语，Transformer 模型必须理解这些单词或短语。在输入嵌入阶段，查询中的每个单词或短语都会转换为数字向量。
位置编码
接下来，Transformer 模型开始了解顺序。根据其设计，Transformer 模型本身并不了解元素（例如句子中的单词）出现的顺序。这带来了挑战，尤其是在语言处理等任务中，单词的顺序对于含义至关重要。Transformer 使用位置编码来弥补这一挑战。
这些标签告知模型每个单词在序列中的位置。当模型将此信息与嵌入集成时，它会更好地理解序列的结构。这个过程使 Transformers 能够理解句子中单词之间的细微关系，例如哪些单词是主语、宾语或其他。
由于查询中的单词顺序至关重要（“今天天气怎么样？”和“今天天气怎么样？”的含义不同），因此 Transformer 模型使用位置编码。此步骤会向每个单词的向量添加信息，指示其在句子中的位置。
编码器层
编码后，Transformer 模型会将转换为数字模式并标记其顺序的输入发送至多个编码器层，以便更好地理解它。编码器是一种多层结构，每层都是两个关键组件的复杂组合：
- 自注意力机制就像一个过滤器，它评估输入序列（如句子中的单词）并计算注意力分数。这些分数决定了相对于其余部分，应该给予输入的每个部分多少关注，从而使模型能够根据相关性和关系理解和优先考虑输入元素。
- 随后，前馈神经网络开始接管。它处理自注意力机制的结果并应用非线性变换。
非线性变换是一种数学过程，它允许模型捕捉数据中更复杂的关系和模式。它有助于掌握输入的上下文、语气、隐含含义和整体意义。例如，同一个词可能根据上下文而具有不同的含义。Transformer 模型中的 FFNN 在捕捉和解释这些细微差别方面起着关键作用。
编码器层中的自注意力机制会评估问题中的每个单词，重点关注“天气”和“今天”等关键词。前馈神经网络会处理此问题，了解上下文（您询问的是今天的天气，而不是昨天的天气）。
解码器层
输出被传递到解码器的各层。此组件就像一座桥梁，将解码器与编码器处理的上下文连接起来。解码器也是一个多层结构：
- 编码器-解码器注意机制允许解码器访问和整合编码器先前处理的整个输入序列的上下文信息。
- 同时，解码器内的自注意力机制会查看输出序列中的每个单词（或元素） 并计算注意力分数。
解码器从知情的角度构建输出序列，同时考虑输出的复杂性和输入序列的更广泛背景。解码器内的这种双重注意系统使 Transformer 模型能够生成连贯、语境丰富且准确的翻译或响应。
在您的问题被编码后，解码器层会生成相关的草稿响应。它使用编码器提供的上下文（今天的天气）并构建回复。编码器-解码器注意力机制会提取特定细节（例如您当前的位置和时间）以个性化响应。解码器中的自注意力机制专注于形成连贯且适合上下文的句子。
输出
在通过编码器和解码器处理输入后，模型进入输出投影阶段，并为序列中的下一个单词提供初步输出。在此阶段，会发生两个关键过程：
- 线性投影细化解码器的原始输出，将其组织成结构化格式。
- softmax 函数介入，充当决策者。它评估每个候选单词成为句子正确延续的概率。概率最高的单词被选为序列中的下一个单词。
最后一步是选择准确的单词作为响应。线性投影将解码器的输出组织成结构化的句子。softmax 函数选择最可能的单词来完成句子，确保响应流畅准确。然后虚拟助手会说：“您所在地区今天的天气晴朗，最高温度为 75 度”，并为您提供所需的信息。
优化 Transformer 模型以实现准确预测
Transformer 模型使用监督学习方法，将其预测与已知的正确输出进行比较。如果预测与目标不匹配，优化算法会在训练和优化过程中调整模型的参数，以提高准确性。
这个过程是迭代的，涉及处理批量训练数据，使模型能够通过从错误和成功中学习来逐步提高其准确性。这确保了 Transformer 模型在处理更多数据并调整其参数以获得更好的性能时，能够更熟练地完成语言翻译或文本生成等任务。
使用由 Transformer 模型提供支持的预测文本在智能手机键盘上打字时，该模型会根据大量文本数据集的训练来学习预测下一个单词。如果其预测偏离训练数据中的正确序列，优化算法会微调其参数以提高准确性。
想象一下使用一个语音识别系统将语音转录为文本，该系统由 Transformer 模型提供支持。该模型经过大量音频记录及其相应的文本转录训练。当您说话时，该模型会实时将您的单词转换为文本。如果您说“看起来要下雨了”，但系统将其转录为“看起来要下雨了”，就会注意到差异。
Transformer 模型使用优化算法来调整其参数，以提高其在未来转录中区分发音相似的单词（如“rain”和“reign”）的能力。这一持续的改进过程有助于模型在理解和转录口语方面变得更加精确。
使用经过训练的模型进行新数据推断
训练完成后，模型便可用于对新数据进行推理。在推理过程中，输入序列将通过预先训练的模型，该模型应用训练期间使用的相同技术来处理此新输入。
该模型之前已接受过大量语音数据的训练，现在能够熟练理解和处理新的语音输入。它可以识别单词、理解问题并做出适当的回应。
变压器模型及其对我们生活的影响
本概述为初学者阐明了 Transformer 模型中的关键概念。如果您有兴趣，请访问我们关于LLM 工作原理的文章。机器学习正在经历一个以无限可能性为特征的非凡时代。这些进步为创新应用程序和增强的 AI 功能铺平了道路，例如可以进行实时翻译和语法检查的 AI 键盘。
