Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer简介

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课程介绍

本课程主要讲解Transformer简介，Transformer架构介绍，Transformer架构详解，包括输入层，位置编码，多头注意力机制，前馈神经网络，编码器层，解码器层，输出层，以及Transformer Pytorch2内置实现，Transformer基于PyTorch2手写实现等知识。

Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer简介

Transformer是一种完全基于自注意力机制的神经网络架构，最初由 Vaswani 等人在 2017 年提出，并在论文《Attention is All You Need》中详细介绍。它摒弃了传统的循环和卷积结构，极大地提升了处理序列数据（如文本）的能力和效率，成为了当今自然语言处理领域乃至整个AI领域的基石。

1. 为什么需要Transformer？------ 诞生背景

在Transformer出现之前，处理序列数据（如机器翻译、文本生成）的主流模型是RNN（循环神经网络） 及其变体（如LSTM、GRU）。

RNN的固有缺陷：

顺序计算：必须一个一个地处理序列中的词，无法并行计算，导致训练速度慢。
长程依赖问题：当序列很长时，早期信息在传递过程中容易丢失或衰减，模型难以捕捉远距离词语之间的关系。

Transformer的提出，正是为了解决RNN的这些核心缺陷。

2. 核心思想：自注意力机制

Transformer最革命性的创新就是自注意力机制。你可以把它理解成一种让序列中每个元素都能"直接看到"序列中所有其他元素的一种方式。

一个简单的比喻： 在翻译一个句子时，RNN像是一个逐字阅读 的人，读到后面可能会忘记前面。而Transformer则像是把整个句子平铺在桌面上，同时查看所有单词，并分析每个单词与其他所有单词的关联强度（即"注意力"）。

自注意力的作用：

它计算序列中每个元素与其他所有元素的"相关性分数"。
对于句子中的每一个词，它都能动态地、有侧重地从其他词那里汇聚信息，从而生成一个包含全局上下文的新表示。

例如，在句子"The animal didn't cross the street because it was too tired"中，自注意力机制可以很好地学习到"it"这个词应该更多地关注"animal"，而不是"street"。

3. 模型架构：编码器-解码器结构

Transformer的整体结构也采用了经典的编码器-解码器框架，但其内部完全由自注意力模块和前馈神经网络模块构成。

编码器

功能：负责理解和编码输入序列的信息。
结构：由N个（原文中N=6）完全相同的层堆叠而成。
每一层的核心组件：
1. 多头自注意力层：让输入序列的每个位置都能关注到序列的所有位置。
2. 前馈神经网络层：一个简单的全连接网络，对每个位置的表示进行独立变换。
3. 残差连接和层归一化：每个子层周围都有，用于稳定训练、加速收敛和构建更深的网络。

解码器

功能：根据编码器的输出和之前已生成的输出，来生成目标序列。
结构：同样由N个（原文中N=6）完全相同的层堆叠而成。
每一层的核心组件：
1. 掩码多头自注意力层：为了防止在训练时"偷看"未来的信息，它被掩码处理，只能关注到当前已生成的位置。
2. 交叉注意力层 ：这是连接编码器和解码器的关键。它让解码器中的每个位置都能关注到编码器输出的所有位置。
3. 前馈神经网络层：与编码器中的相同。
4. 残差连接和层归一化。

其他关键组件

位置编码：由于Transformer本身没有循环和卷积，因此不具备感知词序的能力。位置编码将每个词的位置信息（一个特定的向量）注入到词嵌入中，让模型能够利用序列的顺序信息。
线性层和Softmax：解码器最后的部分，将解码器的输出映射成一个概率分布，表示下一个词是词汇表中每个词的概率。

4. Transformer的主要优势

强大的并行能力：自注意力机制可以同时对整个序列进行计算，充分利用GPU并行计算资源，训练速度远超RNN。
卓越的长程依赖建模：无论序列中两个元素的距离有多远，自注意力都能直接建立连接，有效捕捉全局信息。
高性能：在各项NLP任务上，其性能都显著超过了之前的模型。
可扩展性强：其架构易于堆叠和扩展，为后续的超大型模型（如GPT、BERT）奠定了基础。

5. Transformer的发展

随着时间的推移，许多基于 Transformer 的变种被提出，并且在不同的应用场景中取得了成功。最著名的几种变种包括：

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：一个仅使用编码器的 Transformer，用于预训练和生成深度的上下文表示，特别擅长处理文本理解任务。
GPT (Generative Pre-trained Transformer)：一个只使用解码器的 Transformer，专注于生成文本，尤其在生成式任务中表现出色。
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)：通过将所有任务转化为文本生成问题，T5 在多种 NLP 任务中表现优异。
Vision Transformer (ViT)：将 Transformer 应用于计算机视觉任务，取得了与卷积神经网络（CNN）相当的效果。