AI 大模型之 Transformer 架构深入剖析

AI 大模型之 Transformer 架构深入剖析

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一、引言

在人工智能的发展历程中,Transformer 架构无疑是一座具有里程碑意义的丰碑。自从 2017 年 Google 团队在论文《Attention Is All You Need》中首次提出 Transformer 架构以来,它便迅速在自然语言处理(NLP)领域引发了革命性的变革,并逐渐拓展到计算机视觉、语音识别等多个领域。Transformer 架构以其卓越的并行计算能力、强大的长序列处理能力以及出色的建模效果,成为了众多先进大模型的核心基础,如 GPT 系列、BERT 等。

本文将深入剖析 Transformer 架构,从其核心原理、组件构成到源码实现,进行全方位、细致入微的分析。通过对源码的逐行解读,帮助读者深入理解 Transformer 架构的工作机制,为进一步研究和应用基于 Transformer 的大模型奠定坚实的基础。

二、Transformer 架构概述

2.1 传统序列处理模型的局限性

在 Transformer 架构出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),是处理序列数据的主流模型。然而,这些模型存在一些固有的局限性:

  • 顺序计算问题:RNN 及其变体在处理序列数据时,需要按顺序依次处理每个时间步的输入,这使得它们难以进行并行计算,从而限制了模型的训练速度和处理长序列的能力。
  • 长距离依赖问题:在处理长序列时,RNN 及其变体容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题,导致模型难以捕捉序列中的长距离依赖关系。

2.2 Transformer 架构的提出

为了解决传统序列处理模型的局限性,Google 团队提出了 Transformer 架构。Transformer 架构摒弃了传统的循环结构,完全基于注意力机制(Attention Mechanism)构建,从而实现了并行计算,大大提高了模型的训练效率和处理长序列的能力。

2.3 Transformer 架构的主要特点

  • 并行计算:Transformer 架构通过自注意力机制(Self-Attention Mechanism)可以同时处理序列中的所有元素,从而实现了并行计算,提高了模型的训练速度。
  • 长距离依赖建模:自注意力机制可以直接捕捉序列中任意两个元素之间的依赖关系,有效解决了长距离依赖问题。
  • 灵活性:Transformer 架构可以灵活地应用于各种序列处理任务,如机器翻译、文本生成、问答系统等。

三、Transformer 架构的核心原理

3.1 注意力机制(Attention Mechanism)

3.1.1 注意力机制的基本概念

注意力机制是一种模拟人类注意力的机制,它可以让模型在处理序列数据时,自动地关注序列中的重要部分。在自然语言处理中,注意力机制可以帮助模型更好地捕捉上下文信息,从而提高模型的性能。

3.1.2 缩放点积注意力(Scaled Dot-Product Attention)

缩放点积注意力是 Transformer 架构中使用的一种注意力机制,其计算公式如下: (\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V) 其中,Q 是查询矩阵(Query Matrix),K 是键矩阵(Key Matrix),V 是值矩阵(Value Matrix),(d_k) 是键向量的维度。

以下是缩放点积注意力的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义缩放点积注意力类
class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_k):
        super(ScaledDotProductAttention, self).__init__()
        # 键向量的维度
        self.d_k = d_k  

    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        # 计算 Q 和 K 的转置的点积
        attn_scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1))  
        # 缩放点积
        attn_scores = attn_scores / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_k, dtype=torch.float32))  

        if mask is not None:
            # 如果有掩码,将掩码位置的注意力分数设为负无穷
            attn_scores = attn_scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)  

        # 对注意力分数进行 softmax 操作,得到注意力权重
        attn_weights = F.softmax(attn_scores, dim=-1)  
        # 计算注意力输出
        output = torch.matmul(attn_weights, v)  
        return output, attn_weights
3.1.3 多头注意力(Multi-Head Attention)

多头注意力是缩放点积注意力的扩展,它通过将查询、键和值分别投影到多个低维子空间中,然后在每个子空间中独立地计算注意力,最后将所有子空间的注意力输出拼接起来并进行线性变换,得到最终的注意力输出。

多头注意力的计算公式如下: (\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \ldots, \text{head}_h)W^O) 其中,(\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)),(W_i^Q)、(W_i^K)、(W_i^V) 是投影矩阵,(W^O) 是输出矩阵。

以下是多头注意力的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
# 定义多头注意力类
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        # 模型的维度
        self.d_model = d_model  
        # 注意力头的数量
        self.num_heads = num_heads  
        # 每个头的维度
        self.d_k = d_model // num_heads  

        # 定义查询、键和值的线性变换层
        self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        # 定义输出的线性变换层
        self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)  

        # 定义缩放点积注意力层
        self.attention = ScaledDotProductAttention(self.d_k)

    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        batch_size = q.size(0)

        # 对查询、键和值进行线性变换
        Q = self.W_q(q)
        K = self.W_k(k)
        V = self.W_v(v)

        # 将查询、键和值分割成多个头
        Q = Q.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        K = K.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        V = V.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)

        if mask is not None:
            # 如果有掩码,将掩码扩展到每个头
            mask = mask.unsqueeze(1)

        # 计算多头注意力输出
        output, attn_weights = self.attention(Q, K, V, mask)

        # 将多头注意力输出拼接起来
        output = output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
        # 对拼接后的输出进行线性变换
        output = self.W_o(output)

        return output, attn_weights

3.2 位置编码(Positional Encoding)

由于 Transformer 架构摒弃了传统的循环结构,它无法自动捕捉序列中元素的位置信息。为了解决这个问题,Transformer 架构引入了位置编码(Positional Encoding),将位置信息添加到输入序列的词向量中。

位置编码的计算公式如下: (PE_{(pos, 2i)} = \sin(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}})) (PE_{(pos, 2i + 1)} = \cos(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}})) 其中,pos 是元素的位置,i 是维度索引,(d_{model}) 是模型的维度。

以下是位置编码的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义位置编码类
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        # 模型的维度
        self.d_model = d_model  

        # 创建位置编码矩阵
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-torch.log(torch.tensor(10000.0)) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0)
        # 将位置编码矩阵注册为缓冲区,不参与模型训练
        self.register_buffer('pe', pe)  

    def forward(self, x):
        # 将位置编码添加到输入序列的词向量中
        x = x + self.pe[:, :x.size(1)]
        return x

3.3 前馈神经网络(Feed-Forward Network)

前馈神经网络是 Transformer 架构中的另一个重要组件,它由两个线性层和一个激活函数组成。前馈神经网络的计算公式如下: (\text{FFN}(x) = \text{max}(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2) 其中,(W_1)、(W_2) 是权重矩阵,(b_1)、(b_2) 是偏置向量。

以下是前馈神经网络的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义前馈神经网络类
class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff):
        super(PositionwiseFeedForward, self).__init__()
        # 定义第一个线性层
        self.fc1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        # 定义第二个线性层
        self.fc2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
        # 定义激活函数
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        # 第一个线性层
        x = self.fc1(x)
        # 激活函数
        x = self.relu(x)
        # 第二个线性层
        x = self.fc2(x)
        return x

四、Transformer 架构的组件构成

4.1 编码器(Encoder)

4.1.1 编码器的结构

编码器是 Transformer 架构的一部分,它由多个相同的编码器层(Encoder Layer)堆叠而成。每个编码器层包含两个子层:多头注意力子层和前馈神经网络子层。

4.1.2 编码器层的实现

以下是编码器层的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义编码器层类
class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, d_ff, dropout):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        # 定义多头注意力层
        self.self_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        # 定义前馈神经网络层
        self.feed_forward = PositionwiseFeedForward(d_model, d_ff)
        # 定义第一个层归一化层
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        # 定义第二个层归一化层
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        # 定义 dropout 层
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x, mask):
        # 多头注意力子层
        attn_output, _ = self.self_attn(x, x, x, mask)
        # 残差连接和层归一化
        x = self.norm1(x + self.dropout(attn_output))

        # 前馈神经网络子层
        ff_output = self.feed_forward(x)
        # 残差连接和层归一化
        x = self.norm2(x + self.dropout(ff_output))

        return x
4.1.3 编码器的实现

以下是编码器的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义编码器类
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, d_ff, input_vocab_size, maximum_position_encoding, dropout):
        super(Encoder, self).__init__()
        # 模型的维度
        self.d_model = d_model
        # 编码器层的数量
        self.num_layers = num_layers

        # 定义词嵌入层
        self.embedding = nn.Embedding(input_vocab_size, d_model)
        # 定义位置编码层
        self.pos_encoding = PositionalEncoding(d_model, maximum_position_encoding)

        # 定义编码器层列表
        self.enc_layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(d_model, num_heads, d_ff, dropout) for _ in range(num_layers)])
        # 定义 dropout 层
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x, mask):
        # 词嵌入
        x = self.embedding(x)
        # 缩放词嵌入
        x *= torch.sqrt(torch.tensor(self.d_model, dtype=torch.float32))
        # 添加位置编码
        x = self.pos_encoding(x)
        # 应用 dropout
        x = self.dropout(x)

        # 依次通过每个编码器层
        for i in range(self.num_layers):
            x = self.enc_layers[i](x, mask)

        return x

4.2 解码器(Decoder)

4.2.1 解码器的结构

解码器是 Transformer 架构的另一部分,它也由多个相同的解码器层(Decoder Layer)堆叠而成。每个解码器层包含三个子层:多头自注意力子层、编码器 - 解码器注意力子层和前馈神经网络子层。

4.2.2 解码器层的实现

以下是解码器层的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义解码器层类
class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, d_ff, dropout):
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        # 定义多头自注意力层
        self.self_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        # 定义编码器 - 解码器注意力层
        self.enc_dec_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        # 定义前馈神经网络层
        self.feed_forward = PositionwiseFeedForward(d_model, d_ff)
        # 定义第一个层归一化层
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        # 定义第二个层归一化层
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        # 定义第三个层归一化层
        self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model)
        # 定义 dropout 层
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x, enc_output, src_mask, tgt_mask):
        # 多头自注意力子层
        attn_output1, _ = self.self_attn(x, x, x, tgt_mask)
        # 残差连接和层归一化
        x = self.norm1(x + self.dropout(attn_output1))

        # 编码器 - 解码器注意力子层
        attn_output2, _ = self.enc_dec_attn(x, enc_output, enc_output, src_mask)
        # 残差连接和层归一化
        x = self.norm2(x + self.dropout(attn_output2))

        # 前馈神经网络子层
        ff_output = self.feed_forward(x)
        # 残差连接和层归一化
        x = self.norm3(x + self.dropout(ff_output))

        return x
4.2.3 解码器的实现

以下是解码器的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义解码器类
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, d_ff, target_vocab_size, maximum_position_encoding, dropout):
        super(Decoder, self).__init__()
        # 模型的维度
        self.d_model = d_model
        # 解码器层的数量
        self.num_layers = num_layers

        # 定义词嵌入层
        self.embedding = nn.Embedding(target_vocab_size, d_model)
        # 定义位置编码层
        self.pos_encoding = PositionalEncoding(d_model, maximum_position_encoding)

        # 定义解码器层列表
        self.dec_layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(d_model, num_heads, d_ff, dropout) for _ in range(num_layers)])
        # 定义 dropout 层
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x, enc_output, src_mask, tgt_mask):
        # 词嵌入
        x = self.embedding(x)
        # 缩放词嵌入
        x *= torch.sqrt(torch.tensor(self.d_model, dtype=torch.float32))
        # 添加位置编码
        x = self.pos_encoding(x)
        # 应用 dropout
        x = self.dropout(x)

        # 依次通过每个解码器层
        for i in range(self.num_layers):
            x = self.dec_layers[i](x, enc_output, src_mask, tgt_mask)

        return x

4.3 全连接层(Final Linear Layer)

全连接层是 Transformer 架构的最后一层,它将解码器的输出映射到目标词汇表的大小,用于预测下一个词的概率分布。

以下是全连接层的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义全连接层类
class FinalLinearLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, target_vocab_size):
        super(FinalLinearLayer, self).__init__()
        # 定义线性层
        self.linear = nn.Linear(d_model, target_vocab_size)

    def forward(self, x):
        # 线性变换
        x = self.linear(x)
        return x

4.4 Transformer 模型的整体实现

以下是 Transformer 模型的整体 Python 代码实现:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义 Transformer 模型类
class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, d_ff, input_vocab_size,
                 target_vocab_size, pe_input, pe_target, dropout):
        super(Transformer, self).__init__()
        # 定义编码器
        self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, d_ff, input_vocab_size, pe_input, dropout)
        # 定义解码器
        self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, d_ff, target_vocab_size, pe_target, dropout)
        # 定义全连接层
        self.final_layer = FinalLinearLayer(d_model, target_vocab_size)

    def forward(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
        # 编码器前向传播
        enc_output = self.encoder(src, src_mask)
        # 解码器前向传播
        dec_output = self.decoder(tgt, enc_output, src_mask, tgt_mask)
        # 全连接层前向传播
        final_output = self.final_layer(dec_output)
        return final_output

五、Transformer 架构的训练与优化

5.1 损失函数(Loss Function)

在训练 Transformer 模型时,通常使用交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss Function)来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。

以下是使用 PyTorch 实现的交叉熵损失函数:

python

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=0)

5.2 优化器(Optimizer)

在训练 Transformer 模型时,通常使用 Adam 优化器(Adam Optimizer)来更新模型的参数。

以下是使用 PyTorch 实现的 Adam 优化器:

python

python 复制代码
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = Transformer(num_layers=6, d_model=512, num_heads=8, d_ff=2048,
                    input_vocab_size=10000, target_vocab_size=10000,
                    pe_input=1000, pe_target=1000, dropout=0.1)

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001, betas=(0.9, 0.98), eps=1e-9)

5.3 学习率调度器(Learning Rate Scheduler)

为了在训练过程中动态调整学习率,通常使用学习率调度器(Learning Rate Scheduler)。在 Transformer 模型中,常用的学习率调度器是基于热身(Warmup)策略的调度器。

以下是使用 PyTorch 实现的基于热身策略的学习率调度器:

python

python 复制代码
import torch.optim as optim
import math

# 定义基于热身策略的学习率调度器类
class WarmupScheduler:
    def __init__(self, optimizer, d_model, warmup_steps):
        # 优化器
        self.optimizer = optimizer
        # 模型的维度
        self.d_model = d_model
        # 热身步数
        self.warmup_steps = warmup_steps
        # 当前步数
        self.step_num = 0

    def step(self):
        # 增加当前步数
        self.step_num += 1
        # 计算学习率
        lr = (self.d_model ** (-0.5)) * min(self.step_num ** (-0.5), self.step_num * (self.warmup_steps ** (-1.5)))
        # 更新优化器的学习率
        for param_group in self.optimizer.param_groups:
            param_group['lr'] = lr
        # 执行优化器的 step 方法
        self.optimizer.step()

    def zero_grad(self):
        # 执行优化器的 zero_grad 方法
        self.optimizer.zero_grad()

5.4 训练循环(Training Loop)

以下是一个简单的 Transformer 模型训练循环的 Python 代码实现:

python

python 复制代码
# 定义训练参数
num_epochs = 10
warmup_steps = 4000

# 定义学习率调度器
scheduler = WarmupScheduler(optimizer, d_model=512, warmup_steps=warmup_steps)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    total_loss = 0
    for src, tgt in dataloader:
        # 生成源序列和目标序列的掩码
        src_mask = create_src_mask(src)
        tgt_mask = create_tgt_mask(tgt)

        # 前向传播
        output = model(src, tgt[:, :-1], src_mask, tgt_mask[:, :-1, :-1])
        # 计算损失
        loss = criterion(output.contiguous().view(-1, output.size(-1)), tgt[:, 1:].contiguous().view(-1))

        # 反向传播
        scheduler.zero_grad()
        loss.backward()
        # 更新参数
        scheduler.step()

        total_loss += loss.item()

    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {total_loss / len(dataloader)}')

六、Transformer 架构的应用案例

6.1 机器翻译(Machine Translation)

Transformer 架构在机器翻译任务中取得了巨大的成功。通过将源语言序列输入到编码器中,解码器根据编码器的输出生成目标语言序列。

以下是一个简单的机器翻译示例代码:

python

python 复制代码
# 加载预训练的 Transformer 模型
model = Transformer(num_layers=6, d_model=512, num_heads=8, d_ff=2048,
                    input_vocab_size=10000, target_vocab_size=10000,
                    pe_input=1000, pe_target=1000, dropout=0.1)
model.load_state_dict(torch.load('transformer_model.pth'))
model.eval()

# 输入源语言序列
src = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
# 生成源序列的掩码
src_mask = create_src_mask(src)

# 初始化目标序列
tgt = torch.tensor([[1]])

# 生成翻译结果
for i in range(10):
    # 生成目标序列的掩码
    tgt_mask = create_tgt_mask(tgt)
    # 前向传播
    output = model(src, tgt, src_mask, tgt_mask)
    # 获取预测的下一个词
    next_word = torch.argmax(output[:, -1, :], dim=-1).unsqueeze(1)
    # 将预测的下一个词添加到目标序列中
    tgt = torch.cat([tgt, next_word], dim=1)

print(tgt)

6.2 文本生成(Text Generation)

Transformer 架构也广泛应用于文本生成任务,如故事生成、诗歌生成等。通过不断地预测下一个词,生成完整的文本序列。

以下是一个简单的文本生成示例代码:

python

python 复制代码
# 加载预训练的 Transformer 模型
model = Transformer(num_layers=6, d_model=512, num_heads=8, d_ff=2048,
                    input_vocab_size=10000, target_vocab_size=10000,
                    pe_input=1000, pe_target=1000, dropout=0.1)
model.load_state_dict(torch.load('transformer_model.pth'))
model.eval()

# 输入起始文本
start_text = torch.tensor([[1, 2, 3]])
# 生成起始文本的掩码
src_mask = create_src_mask(start_text)

# 初始化目标序列
tgt = start_text

# 生成文本序列
for i in range(20):
    # 生成目标序列的掩码
    tgt_mask = create_tgt_mask(tgt)
    # 前向传播
    output = model(start_text, tgt, src_mask, tgt_mask)
    # 获取预测的下一个词
    next_word = torch.argmax(output[:, -1, :], dim=-1).unsqueeze(1)
    # 将预测的下一个词添加到目标序列中
    tgt = torch.cat([tgt, next_word], dim=1)

print(tgt)

七、总结与展望

7.1 总结

本文深入剖析了 Transformer 架构,从其核心原理、组件构成到源码实现进行了全面的分析。Transformer 架构以其并行计算能力、长距离依赖建模能力和灵活性,成为了现代 AI 大模型的核心基础。通过自注意力机制和位置编码,Transformer 架构能够有效地捕捉序列中的上下文信息,从而在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了优异的性能。

在源码实现方面,我们详细介绍了缩放点积注意力、多头注意力、位置编码、前馈神经网络、编码器、解码器、全连接层等组件的实现细节,并给出了完整的 Transformer 模型的代码实现。同时,我们还介绍了 Transformer 模型的训练与优化方法,包括损失函数、优化器、学习率调度器和训练循环等。

7.2 展望

尽管 Transformer 架构已经取得了巨大的成功,但仍然存在一些挑战和改进的空间:

  • 计算资源需求:Transformer 架构的计算复杂度较高,需要大量的计算资源和内存。未来的研究可以探索如何优化 Transformer 架构的计算效率,减少计算资源的需求。

  • 可解释性:Transformer 架构是一种黑盒模型,其决策过程难以解释。未来的研究可以致力于提高 Transformer 模型的可解释性,使其更加透明和可信。

  • 长序列处理能力:虽然 Transformer 架构在处理长序列方面具有一定的优势,但在处理极长序列时仍然存在挑战。未来的研究可以探索如何进一步提高 Transformer 架构的长序列处理能力。

随着人工智能技术的不断发展,Transformer 架构有望在更多的领域得到应用和拓展。例如,在医疗领域,Transformer 架构可以用于医学图像分析、疾病预测等;在金融领域,Transformer 架构可以用于风险评估、股票预测等。相信在未来,Transformer 架构将为人工智能的发展带来更多的突破和创新。

以上内容详细介绍了 Transformer 架构的原理、实现和应用,希望能够帮助读者深入理解 Transformer 架构,并为进一步的研究和应用提供参考。在实际应用中,读者可以根据具体需求对代码进行调整和优化,以实现更好的性能。同时,读者也可以关注 Transformer 架构的最新研究进展,不断探索其在不同领域的应用潜力。

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