Transformer 的核心技术Encoder、Decoder、注意力模块解析

在深度学习领域，Transformer架构已成为近年来最重要的技术突破之一。它最早由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，迅速成为自然语言处理（NLP）和其他序列建模任务的核心工具。传统方法（如循环神经网络RNN和长短时记忆网络LSTM）尽管在某些场景下表现优异，但其本质的序列依赖性限制了并行化的实现，同时在处理长序列时存在效率低下和信息遗忘的问题。相比之下，Transformer通过完全摒弃循环结构，依赖注意力机制（Attention）实现了高效的并行计算，同时能够更好地捕捉序列中不同位置之间的全局（理解上下文-语境）关系。

Transformer的应用领域不仅局限于NLP，其泛化能力使得它在计算机视觉、语音识别、蛋白质折叠预测和强化学习等领域展现出卓越的性能。例如，OpenAI的GPT系列模型、Google的BERT模型以及后续的大规模多模态模型（如DALL·E和CLIP），均以Transformer为技术底座，为AI模型的能力边界带来了飞跃式突破。

本文旨在对Transformer的核心技术进行深入解析，相对全面地理解其设计理念、关键组件及背后的技术逻辑。

2.Transformer 的整体架构

功能概述

Transformer是一种专为序列建模任务设计的深度神经网络，其核心目标是将输入序列映射到输出序列。这种灵活的映射能力使其能够广泛应用于多种任务场景。

Transformer通过完全摒弃传统循环神经网络（RNN）的序列依赖结构，采用全并行的注意力机制来处理序列数据。这一特性显著提升了模型的计算效率，特别是在长序列任务中展现出卓越的性能。

Transformer往简单里说它就是个深度神经网络，有着输入和输出，输入是一种语言，输出是翻译的另一种语言；也可以输入是一篇文章，输出是几句话的摘要；输入是问题，输出是回答，这样也可以是问答系统。

Transformer是一种结构，它可以做很多种事情，需要保证的是，输入是sequence，输出是sequence，sequence等于string，里面包含很多token；之所以说Transformer是深度神经网络，就是说叠加了很多个Encoder和Decoder，最核心的就是Encoder Block和DecoderBlock；Feed-forward就是普通的神经网络，核心的三个部分是 Encoder 中的 Self-Attention，Decoder 中的 Self-Attention，EncoderDecoder Attentio。

基本组成

Transformer的架构以Encoder-Decoder框架为核心，采用了层级堆叠的方式，并通过多个关键模块实现序列的表示学习和映射功能。

Encoder-Decoder架构

Transformer由两部分组成：

Encoder（编码器）：负责从输入序列中提取上下文特征，生成一个隐层表示（hidden representation）。

Decoder（解码器）：利用Encoder生成的隐层表示，将其与目标序列结合，生成最终输出。

这两个模块共同协作，通过注意力机制和嵌入层的强大表示能力，实现了输入和输出序列的高效映射。

Encoder 和 Decoder 的层级堆叠

Transformer的编码器和解码器都由多个模块堆叠而成，每个模块都由以下关键组件组成：

Encoder的层级结构：

输入序列首先被转化为向量表示（通过Embedding和位置编码）。

每一层的Encoder通过以下步骤处理输入：Self-Attention层：计算序列中每个token与其他token的关联权重。

Feed-Forward层：一个全连接网络层，负责进一步处理和变换Self-Attention的输出。

Layer Normalization和残差连接：用于稳定训练，确保信息流动不会被中断。

层与层之间通过残差连接，最终输出经过多个堆叠的隐层特征。

Decoder的层级结构：

Decoder除了包含与Encoder相同的Self-Attention层和Feed-Forward层，还增加了Encoder-Decoder Attention模块：Masked Self-Attention层：保证解码过程中不能访问未来的token，仅使用已生成的上下文信息。

Encoder-Decoder Attention层：计算目标序列中每个token与源序列中每个token的相关性，将源序列的信息融入解码过程。

关键模块概述

Self-Attention：这是Transformer的核心机制，通过为每个token分配与其他token的注意力权重，使模型能够捕捉长距离依赖关系。它是并行化计算的基础，也是语言建模的强大工具。

Feed-Forward网络：一个两层的全连接神经网络，每个token的向量独立经过此网络，用于学习更深层次的特征。

Layer Normalization：对隐藏层的输出进行归一化，增强模型的稳定性，加速收敛。

残差连接（Residual Connection）：通过将输入直接传递到输出，缓解梯度消失问题，提高信息流动效率。

通过这种模块化设计，Transformer可以轻松扩展层数和参数规模，从而适应从小规模任务到超大规模任务的多种需求。

3. Attention 注意力机制

原理与作用

Attention机制是Transformer的核心创新之一，其主要作用是通过计算序列中各个token之间的关联性（权重），捕捉输入序列的全局依赖关系，从而在建模时能够更有效地理解数据的上下文信息。

具体而言，Attention机制会对每个token赋予不同的"注意力"权重，权重值反映了该token在上下文中的重要程度。例如，在翻译任务中，一个单词在目标语言中的正确翻译往往与源语言句子中某些关键单词高度相关，而不必依赖于所有单词。Attention机制通过加权求和的方式，让模型专注于关键token，同时减少不相关token对结果的影响。

Attention的最大优势在于其全局感知能力，即每个token都能同时关注整个输入序列的任意位置。这种全局建模方法避免了传统循环神经网络（RNN）中无法并行处理和长距离依赖难以捕捉的缺陷。

类型划分

Transformer中Attention机制根据使用场景分为三种类型：Encoder Self-Attention、Decoder Self-Attention 和 Encoder-Decoder Attention，它们在功能和作用上各有侧重。

我们期望语言模型（Transformer）可以学习到更好的Vector，那么如何更好的理解文本的含义呢？

这就引入了tf中很重要的Attention机制！

Encoder Self-Attention

功能：在编码过程中，Encoder Self-Attention用于捕捉输入序列中每个token与其他token之间的关系，帮助模型理解输入序列的上下文语义。

工作机制：

对输入序列的所有token生成对应的Query、Key、Value向量。

每个token的Query与所有token的Key计算内积，得到与所有token的相关性分数（得分矩阵）。

使用Softmax将得分矩阵归一化为权重矩阵，反映每个token对其他token的注意力程度。

将权重矩阵与Value矩阵相乘，得到加权后的上下文向量，作为Self-Attention的输出。

优势：通过全局关联的计算，Encoder Self-Attention能够提取输入序列的语义表示，无需依赖固定的词序结构。

例如，对于输入句子"Machine learning is fascinating"，Self-Attention可以关注"learning"与"Machine"之间的语义关联，同时弱化与"is"的关联。

为了在一句话中更好的理解每个token的含义，把对当前这个token 影响比较大的其它token找到，这样通过影响比较大的token来理解当前这个token的含义。

直白地理解token：对于计算机来说是把一句话的每个token和其它token的关联性（权重）计算一下，然后以加权求平均的方式计算出每个token的向量。

Decoder Self-Attention

功能：在解码过程中，Decoder Self-Attention用于捕捉目标序列中当前生成的token与之前生成的token之间的关系。

特殊性：

Masking机制：为了避免解码时"窥探"未来的token，Decoder Self-Attention引入了Masking机制，将未来的token关联性分数设为负无穷，使其注意力权重为零。这确保了解码的自回归特性（即逐步生成序列）。

工作机制：与Encoder Self-Attention类似，但在计算得分矩阵之前，加入Mask操作。

Masking屏蔽未来token的影响，仅允许当前token关注已生成的token。

生成当前token的上下文表示。

应用场景：保证解码器在生成目标序列时，遵循自回归顺序。例如，在生成"Transformer is amazing"时，生成"is"时只能看到"Transformer"，生成"amazing"时只能看到"Transformer is"。

Encoder-Decoder Attention

功能：连接Encoder和Decoder，将源序列的信息传递给目标序列，帮助解码器理解输入序列的上下文信息。

工作机制：

Decoder中的每个token生成Query向量，Encoder中的所有token生成Key和Value向量。

Decoder的Query与Encoder的Key计算注意力得分，反映目标序列中的每个token与源序列中的每个token的关联性。

使用Softmax归一化后，将权重作用在Encoder的Value上，生成Decoder对输入序列的上下文表示。

重要性：这一模块保证了生成目标序列时充分利用源序列的信息，例如在机器翻译任务中，将"hello"翻译为"你好"时，需要关注目标语言"你好"与源语言"hello"的直接关联。

Encoder-Decoder Attention有效结合了源序列和目标序列的信息，为高质量的序列映射提供了关键支持。

Attention机制贯穿了Transformer的整个架构设计，三种不同类型的Attention分别在编码、解码和信息交互中发挥核心作用。Encoder Self-Attention用于构建输入序列的全局语义表示，Decoder Self-Attention确保解码的自回归特性，Encoder-Decoder Attention则实现源序列与目标序列之间的信息流动。这种模块化设计奠定了Transformer在序列建模中的强大表现，使其成为现代深度学习模型的重要基石。

4. Self-Attention 的原理与实现

Self-Attention（自注意力）机制是Transformer模型的核心组件之一，其主要功能是为每个输入token分配不同的注意力权重，从而捕捉序列中各个位置之间的依赖关系。

以下是Self-Attention的详细计算流程：

输入Embedding生成Q、K、V矩阵 ：对于每个输入token的嵌入表示（embedding），通过与可训练的权重矩阵相乘，生成对应的查询向量（Query，记作Q）、键向量（Key，记作K）和值向量（Value，记作V）。
1. 设输入序列长度为n，嵌入维度为d，则输入表示为矩阵X，尺寸为n×d。
2. 通过线性变换，得到：Q = X × W_Q
  1. K = X × W_K
  2. V = X × W_V
3. 其中，W_Q、W_K、W_V是可训练的权重矩阵，尺寸分别为d×d_k、d×d_k、d×d_v。
通过内积计算关联性并使用Softmax归一化 ：计算查询向量Q与键向量K的点积，以衡量各token之间的相关性，然后通过Softmax函数将结果归一化，得到注意力权重。
1. 计算注意力得分矩阵：得分 = Q × K^T
2. 应用Softmax函数进行归一化：注意力权重 = Softmax(得分)
3. Softmax函数确保权重在0到1之间，并且每行的权重和为1。
应用缩放因子（如√d_k）的原因及其数学意义 ：在计算注意力得分时，点积的结果可能随着向量维度d_k的增加而变大，导致Softmax函数的梯度变小，影响模型的训练效率。为此，使用缩放因子1/√d_k对得分进行缩放，以保持数值稳定性。
1. 缩放后的得分计算：得分 = (Q × K^T) / √d_k
2. 这种缩放操作有助于防止在高维空间中点积值过大，确保Softmax函数的梯度适中，促进模型的有效训练。
结合加权值生成新的向量表示 ：将归一化后的注意力权重与值向量V相乘，得到每个token的新的表示，综合了序列中其他token的信息。
1. 输出矩阵的计算：输出 = 注意力权重 × V
2. 这一操作使得每个token的表示不仅包含自身的信息，还融合了与其他token的关联信息，从而捕捉序列中的全局依赖关系。

Self-Attention 的特性与优势

并行化计算 ：与传统的循环神经网络（RNN）不同，Self-Attention机制允许对序列中的所有token进行并行处理，因为每个token的表示可以同时计算，不依赖于前一个token的输出。这种并行化显著提高了模型的训练和推理效率。
捕捉长距离依赖关系 ：Self-Attention能够直接建模序列中任意两个位置之间的关系，无论它们之间的距离有多远。这使得模型在处理长序列时，能够有效捕捉全局信息，而不会像RNN那样出现梯度消失或梯度爆炸的问题。
灵活的上下文建模 ：通过为每个token分配动态的注意力权重，Self-Attention机制能够根据上下文灵活调整对其他token的关注程度，从而生成更为精确的序列表示。

5. Multihead Self-Attention 的扩展

Multi-Head Self-Attention（多头自注意力）机制是对单一自注意力机制的扩展，旨在提升模型的表示能力和学习不同特征的能力。

设计动机：提供多角度理解，提高表示能力

在自然语言处理中，单一的自注意力机制可能无法充分捕捉输入序列中复杂的语义关系。

Multi-Head Self-Attention通过引入多个注意力头（head），使模型能够从不同的子空间中学习多样化的特征表示。

每个注意力头独立地执行自注意力计算，关注输入序列的不同方面，从而提供多角度的理解。

这种机制允许模型在不同的表示子空间中联合关注不同位置的信息，提高了模型的表达能力和对复杂模式的捕捉能力。

正如有研究指出，使用多头注意力机制能够联合来自不同head部分学习到的信息。

并行化实现：通过多个Q、K、V矩阵完成多头Attention的计算

Multi-Head Self-Attention的实现过程如下：

线性变换生成Q、K、V矩阵 ：对于输入序列的每个token，使用不同的线性变换（即不同的权重矩阵）生成多个查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量。

假设有h个注意力头，每个头对应的权重矩阵为：

1. 查询权重矩阵： $W_{Q}\^{(i)}$
2. 键权重矩阵： $W_{K}\^{(i)}$
3. 值权重矩阵： $W_{V}\^{(i)}$

其中， $i$ 表示第 $i$ 个注意力头。

独立计算每个注意力头的输出 ：对于每个注意力头，使用对应的 $W_{Q}\^{(i)}$ 、 $W_{K}\^{(i)}$ 、 $W_{V}\^{(i)}$ 对输入进行线性变换，得到 $Q\^{(i)}$ 、 $K\^{(i)}$ 、 $V\^{(i)}$ 。然后，按照自注意力机制的计算流程，计算注意力得分、应用缩放因子、进行Softmax归一化，最后得到每个头的输出。
拼接多头的输出并线性变换 ：将所有注意力头的输出向量拼接在一起，形成一个新的向量。然后，应用一个线性层，将拼接后的向量映射回原始的维度空间，得到Multi-Head Self-Attention的最终输出。

这种并行化的计算方式使得模型能够高效地处理输入序列，并从多个角度捕捉序列中的不同特征，提高了模型的表达能力和对复杂模式的捕捉能力。

正如有研究指出，使用多头注意力机制能够联合来自不同head部分学习到的信息。

通过Multi-Head Self-Attention，Transformer模型能够在不同的表示子空间中联合关注不同位置的信息，从而更好地理解和生成自然语言。

6. Embedding 和位置编码

在 Transformer 模型中，输入序列需要转换为模型可处理的向量形式，并且由于模型架构的特点，需要显式地加入位置信息。

这主要通过词向量（Embedding）和位置编码（Positional Encoding）来实现。

词向量 Embedding：将 token 转化为向量表示

词向量（Embedding）是将离散的词或 token 映射到连续的向量空间的过程。

在 Transformer 中，输入的每个 token（如单词或子词）通过查找嵌入矩阵，转换为固定维度的向量表示。

这一过程通常称为查表机制。

构建嵌入矩阵 ：

查表获取向量 ：

通过这种方式，模型能够将离散的语言符号转换为可训练的连续向量，使其能够捕捉词语之间的语义关系。

然而，单纯的词向量并未包含词语在序列中的位置信息。

由于 Transformer 模型并未像 RNN 那样天然地处理序列顺序，因此需要引入位置编码来提供位置信息。

位置编码 Positional Encoding

数学定义：正弦和余弦公式

Transformer 使用正弦（sine）和余弦（cosine）函数为每个位置生成位置编码。

具体而言，对于序列中的第 pos 个位置和嵌入维度中的第 i 个维度，位置编码定义如下：

对于偶数维度（2i）：

对于奇数维度（2i+1）：

其中，pos 表示位置索引，i 表示维度索引，2i/d_model 是嵌入维度。

这种设计使得不同位置的编码在各个维度上具有不同的频率和相位，便于模型区分不同的位置信息。

设计原则及在序列建模中的作用

位置编码的设计遵循以下原则：

唯一性 ：序列中每个位置都有独特的编码，确保模型能够区分不同的位置。
平滑性 ：相邻位置的编码在向量空间中距离较近，反映序列的连续性。
可加性 ：通过正弦和余弦函数的周期性，模型可以推断出相对位置关系。

在序列建模中，位置编码使得 Transformer 能够感知输入序列的顺序信息，弥补其自身架构中缺乏顺序建模能力的不足。

这对于处理自然语言等有序数据至关重要。

如何与 Embedding 相加作为输入

在实际应用中，位置编码与词向量相加，以形成包含位置信息的输入表示。

具体步骤如下：

生成位置编码矩阵 ：根据输入序列的最大长度和嵌入维度，计算每个位置的编码，形成位置编码矩阵 PE，尺寸为 L*d_model ，其中 L 是序列长度。
词向量与位置编码相加 ：对于输入序列的词向量表示 X，将其与位置编码矩阵 PE 按元素相加：

Z = X + PE

这样，得到的 Z 既包含词语的语义信息，又包含其位置信息，作为 Transformer 的输入供后续层处理。

通过这种方式，Transformer 模型能够有效地利用词语的语义和位置信息，进行序列建模和任务处理。

7. Transformer 模型的训练与推理

训练阶段

损失函数

在训练过程中，损失函数用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。

对于序列到序列（Seq2Seq）任务，常用的损失函数包括：

交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） ：主要用于分类任务，衡量预测概率分布与真实分布之间的差异。

在 Transformer 的 Seq2Seq 任务中，交叉熵损失用于比较模型输出序列与目标序列的差异。

KL 散度（Kullback-Leibler Divergence） ：用于衡量两个概率分布之间的差异程度。

在某些情况下，KL 散度可用于正则化模型，使其输出分布更接近目标分布。

梯度归一化与稳定性提升

在深度学习模型的训练中，梯度归一化和稳定性提升是确保模型有效训练的关键。

在 Transformer 中，常用的方法包括：

梯度归一化（Gradient Clipping） ：用于防止梯度爆炸，特别是在深层网络中。

通过设置梯度的最大范数，当梯度超过该阈值时进行缩放，确保梯度更新的稳定性。

层归一化（Layer Normalization） ：在每一层的输入进行归一化，减小内部协变量偏移，提高训练速度和稳定性。

在 Transformer 中，层归一化应用于每个子层的输出，并与残差连接（Residual Connection）结合，确保模型深度增加的同时仍保持有效的梯度传播。

推理阶段

生成策略

在推理阶段，模型需要根据输入生成输出序列。

常用的生成策略包括：

贪心搜索（Greedy Search） ：在每一步选择概率最高的词作为输出。

虽然计算效率高，但可能导致次优结果，因为未考虑全局最优性。

束搜索（Beam Search） ：在每一步保留概率最高的前 k 个候选序列，继续扩展，最终选择整体概率最高的序列。

这种方法在一定程度上平衡了计算效率和结果质量，被广泛应用于生成任务中。

Masked Self-Attention 在解码过程中的作用

在解码过程中，为确保模型在生成当前词时不会利用未来的词信息，Transformer 引入了 Masked Self-Attention 机制。

具体而言：

掩码机制（Masking） ：通过在注意力计算中对未来位置进行屏蔽，确保模型只能关注当前词及之前的词，从而保持生成过程的自回归性质。

这通过在注意力权重矩阵中对未来位置设置负无穷值实现，使得这些位置的注意力得分在 Softmax 后趋近于零。

8. 核心模块详解

在 Transformer 模型中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）是其核心组成部分。

每个编码器和解码器都由多个层（Layer）堆叠而成，每一层又包含若干关键模块。

以下将详细解析这些模块的设计与功能。

编码器层（Encoder Block）

1. 自注意力机制与残差连接的结合

每个编码器层的首要组件是多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）。

该机制允许模型在处理每个输入词时，关注序列中其他词的信息，从而捕捉全局依赖关系。

在自注意力机制之后，采用残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）来稳定训练过程并加速收敛。

具体流程如下：

自注意力机制 ：计算输入序列中各词之间的相关性，生成新的表示。
残差连接 ：将自注意力机制的输出与原始输入相加，形成残差路径，缓解梯度消失问题。
层归一化 ：对上述相加结果进行归一化，确保数值稳定性。

2. 前馈网络层的设计

在自注意力机制之后，每个编码器层还包含一个前馈全连接网络（Feed-Forward Neural Network）。

该网络由两个线性变换和一个激活函数组成，作用是对每个位置的表示进行非线性变换，提升模型的表达能力。

具体设计如下：

第一线性变换 ：将输入维度映射到更高的维度空间。
激活函数 ：通常采用 ReLU 激活函数，引入非线性特性。
第二线性变换 ：将高维表示映射回原始维度。

同样地，前馈网络层也采用残差连接和层归一化，以确保训练的稳定性和效率。

解码器层（Decoder Block）

1. 掩码自注意力机制的掩码机制

解码器层的首个组件是掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）。

与编码器的自注意力机制不同，解码器中的自注意力机制通过掩码操作，防止模型在生成当前词时访问未来的词信息，确保生成过程的自回归性质。

掩码机制的实现：

掩码矩阵 ：在计算注意力得分时，对未来位置设置负无穷值，使其注意力权重为零，从而屏蔽未来信息。

2. 编码器-解码器注意力模块

在掩码自注意力机制之后，解码器层包含编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention），也称为交叉注意力（Cross-Attention）。

该模块允许解码器在生成每个词时，关注编码器输出的上下文表示，从而有效地结合输入序列的信息。

具体流程：

查询向量（Query） ：来自解码器前一层的输出。
键向量（Key）和值向量（Value） ：来自编码器的输出。

通过计算查询与键的相关性，生成注意力权重，再与值向量加权求和，得到融合输入信息的表示。

在编码器-解码器注意力模块之后，解码器层同样包含前馈网络层，并采用残差连接和层归一化，确保模型的稳定训练和高效表达。

9. 技术创新与挑战

技术创新

1. 摒弃 RNN 的序列依赖

传统的循环神经网络（RNN）在处理序列数据时，依赖于顺序计算，难以捕捉长距离依赖关系。

Transformer 模型通过自注意力机制（Self-Attention），摒弃了序列依赖，能够直接建模序列中任意位置之间的关系，从而更有效地捕捉全局信息。

2. 并行化计算显著提升效率

由于不再依赖序列顺序，Transformer 可以对序列中的所有位置同时进行计算，实现了高度的并行化。

这不仅提高了模型的训练效率，还使得在处理大规模数据时更加高效。

面临的挑战

1. 模型参数规模与计算资源需求

Transformer 的强大性能伴随着模型参数规模的急剧增长。

例如，GPT-4 的参数量达到数万亿级别，这对计算资源提出了极高的要求。

训练如此大规模的模型需要大量的计算设备和能源消耗，增加了实际应用的成本。

2. 长序列建模的扩展能力

尽管 Transformer 在处理中短序列时表现出色，但在处理超长序列时，计算复杂度呈二次方增长，导致效率下降。

为此，研究者提出了多种改进方案，如 Longformer、Linformer 等，旨在降低计算复杂度，提高对长序列的建模能力。

10. 结论

技术优势 ：Transformer 摒弃了传统循环神经网络（RNN）的序列依赖性，采用自注意力机制（Self-Attention）实现并行计算，显著提升了模型的训练和推理效率。

这一创新使得模型能够有效捕捉长距离依赖关系，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域。

应用广泛 ：Transformer 的架构被广泛应用于各种任务，包括语言翻译、文本生成、对话系统、图像处理和推荐系统等。

其在不同领域的成功应用，展示了其强大的泛化能力和适应性。

未来展望

模型优化 ：随着模型规模的扩大，计算资源的需求也随之增加。

未来的研究将致力于通过模型压缩、参数共享等技术，降低模型的计算复杂度，提高效率。

跨模态能力 ：Transformer 的设计理念已被应用于视觉领域，如 Vision Transformer（ViT）。

未来，扩展 Transformer 模型以处理多种数据类型（如图像、声音等）的多模态信息，将进一步提升模型在复杂环境下的表现和泛化能力。

轻量化设计 ：近期的研究提出了使用浅层多层感知器（MLP）替代注意力模块的方案，旨在简化模型架构，提升性能。

这类轻量化设计有望在保持模型性能的同时，降低计算资源的消耗。