AIGC-Transformer神经网络架构

Transformer 是一种完全基于注意力机制的神经网络架构，放弃了传统的循环和卷积结构，在机器翻译等序列到序列任务中表现出色，并成为当今大语言模型（如 GPT、BERT）的基石。

我们以最经典的 序列到序列任务（如机器翻译：将英文"I love you"翻译成中文"我爱你"）为例，讲解其完整工作流。

核心思想

Transformer 的核心思想是：通过"自注意力"机制，让序列中的每个元素都能直接与序列中的所有其他元素进行交互，从而捕捉全局的上下文依赖关系。

整体架构图景

Transformer 采用 编码器-解码器 架构。

编码器：负责理解和抽象化输入序列的信息，将其转化为一组富含上下文信息的"中间表示"。
解码器：基于编码器的输出和之前已生成的输出，自回归地（一个接一个）生成目标序列。

一个标准的 Transformer 模型由 N 个（通常 N=6）相同的编码器层堆叠而成 ，和 N 个相同的解码器层堆叠而成。

第一阶段：输入处理与嵌入

1. 词元化与嵌入

输入：原始文本序列（如 "I love you"）。
步骤：
- 分词：将句子分割成词元（Token），例如 ["I", "love", "you"]。
- 嵌入查找 ：每个词元通过一个可学习的 嵌入矩阵 被转换成一个固定维度的向量（如 512 维）。这个向量称为 词嵌入，它试图在向量空间中编码该词元的语义信息。
输出：一个向量序列，维度为 [序列长度, 模型维度]。

2. 位置编码

问题：自注意力机制本身是"排列不变"的，它没有内置的顺序概念。"A 打了 B" 和 "B 打了 A" 的词嵌入是一样的，但含义截然不同。
解决方案 ：位置编码。
- 为序列中的每个位置（第1个词，第2个词...）计算一个独一无二的、固定或可学习的向量。
- 这个位置向量的维度与词嵌入相同。
- 关键操作 ：将 词嵌入向量 和 位置编码向量 逐元素相加。
结果：得到的向量既包含了词的语义信息，也包含了其在序列中的绝对和相对位置信息。

至此，输入序列被转换为一个包含语义和位置信息的向量序列，准备送入编码器。

第二阶段：编码器处理

编码器层是 Transformer 的引擎，每个编码器层结构完全相同，包含两个核心子层：

子层 1：多头自注意力机制

这是 Transformer 的灵魂。

目的：让序列中的每个词都能"关注"序列中的所有其他词，从而基于整个上下文来更新自己的表示。
过程：
1. 线性投影 ：对于每个位置的输入向量，通过三组不同的权重矩阵，并行地生成三组向量：查询向量 、键向量 、值向量。
2. "多头" ：将模型维度分割成多个"头"（例如 8 个头，每个头维度为 64）。在每个头上独立地进行注意力计算。这允许模型在不同的表示子空间中并行地关注不同方面的信息（例如语法、语义、指代关系）。
3. 缩放点积注意力计算（在每个头上）：
  - 匹配：计算当前词（查询 Q）与序列中所有词（键 K）的相似度得分（点积）。相似度 = Q · K^T
  - 缩放：将得分除以键向量维度的平方根，使训练更稳定。
  - 归一化：通过 Softmax 函数将相似度得分转换为概率分布（注意力权重），权重之和为 1。
  - 加权求和 ：用得到的注意力权重对序列中所有词的 值向量 进行加权求和，得到当前词在该注意力头下的新表示。权重高的值向量对结果贡献大。
4. 合并：将所有注意力头的输出拼接起来，并通过一个线性层进行融合。
输出：每个词的新向量，都融合了序列中所有其他词的相关信息。

子层 2：前馈神经网络

目的：对自注意力层的输出进行进一步的非线性变换和空间映射。
结构：一个简单的两层全连接网络，通常中间层的维度更大（如 2048 维），使用 ReLU 激活函数。
作用：为模型增加非线性能力和表达能力。

残差连接与层归一化

每个子层 （自注意力、前馈网络）都被一个 残差连接 和 层归一化 所包裹。
流程：输出 = LayerNorm(子层输入 + 子层函数(子层输入))
作用：
- 残差连接：缓解深层网络中的梯度消失问题，使模型更容易训练。
- 层归一化：稳定每一层的输入分布，加速训练。

经过 N 个编码器层的逐层处理后，输入序列被转化为一组高度精炼、富含全局上下文信息的"记忆"或"上下文向量"。这组向量将传递给解码器。

第三阶段：解码器处理

解码器也是自回归的，它一次生成一个词元。每个解码器层包含三个核心子层。

子层 1：掩码多头自注意力

目的：让解码器在生成当前词时，只能"看到"它之前已经生成的词（这是自回归生成的要求），而不能看到未来的词。
实现：在计算注意力权重时，使用一个 因果掩码。这是一个上三角矩阵，将未来位置的注意力权重设置为负无穷，这样在 Softmax 之后，未来位置的权重就变成了 0。

子层 2：编码器-解码器注意力（交叉注意力）

目的：这是连接编码器和解码器的桥梁。它让解码器在生成当前词时，能够"询问"编码器："基于我目前生成的上下文，源序列的哪些部分是相关的？"
过程：
- Q（查询） 来自解码器上一层的输出。
- K（键）和 V（值） 来自 最后一个编码器层的输出。
- 计算解码器当前状态（Q）与整个编码器输出序列（K）的相似度，得到注意力权重，然后用这些权重对编码器的值向量（V）进行加权求和。
结果：解码器将编码器提供的源序列信息，动态地、有选择地整合到自己的生成过程中。

子层 3：前馈神经网络

与编码器中的前馈网络完全相同。

同样，每个子层周围都有残差连接和层归一化。

经过 N 个解码器层的处理后，在最后一个解码器层的顶部，会输出一个向量序列（每个目标词位置对应一个向量）。

第四阶段：输出生成

线性投影 ：将最后一个解码器层输出的每个位置的向量，通过一个可学习的线性层，投影到 目标语言词表大小 的维度。
Softmax：对线性层的输出应用 Softmax 函数，将其转换为一个概率分布。这个分布表示在当前位置，生成词表中每个词的概率。
自回归生成：
- 训练时 ：我们已知完整的目标序列（"<SOS> 我爱你 <EOS>"）。解码器会并行地处理整个目标序列（使用掩码），并试图预测下一个词。损失函数（如交叉熵）通过比较预测分布和真实的下一个词来计算。
- 推理时 ：
  a. 从起始符 <SOS> 开始。
  b. 将当前已生成的序列送入解码器，得到下一个词的概率分布。
  c. 通常采用 束搜索 或 贪心采样 等策略，选择下一个词（例如选择概率最高的词"我"）。
  d. 将新生成的词追加到序列末尾，重复步骤 b-c，直到生成结束符 <EOS>。

工作流总结

输入预处理 ：文本 -> 词元化 -> 词嵌入 + 位置编码 = 带位置的输入向量。
编码器堆栈 （N层）：每层对输入进行 多头自注意力 （捕捉上下文）和 前馈变换 ，用 残差连接和层归一化 稳定训练。输出 上下文记忆。
解码器堆栈（N层，自回归）：
- 掩码自注意力：关注已生成的部分。
- 交叉注意力：查询编码器的上下文记忆，获取相关信息。
- 前馈变换：进一步处理信息。
- 每层同样使用 残差连接和层归一化。
输出层 ：解码器输出 -> 线性投影 -> Softmax -> 下一个词的概率分布 -> 自回归生成完整序列。

关键创新与优势

并行化：与 RNN 的串行处理不同，Transformer 对序列所有位置的注意力计算可以完全并行，极大提高了训练速度。
长程依赖：自注意力机制允许任意两个位置直接交互，无论距离多远，有效解决了 RNN 的长程依赖衰减问题。
可扩展性：模块化的层堆叠结构，使其能够通过增加层数、维度等轻松扩展成超大模型（如 GPT-3、PaLM）。

希望这个详细的流程能帮助你清晰地理解 Transformer 的内部工作机制。

生成md文档

我们按照Transformer的整体工作流程，将上述详细讲解整理成Markdown文档。注意，由于Markdown不支持复杂的图表，我们将用文字描述和简单的代码块来示意关键步骤。对于复杂的数学公式，我们将使用LaTeX格式。

注意：由于内容较长，我们将分章节进行整理。

Transformer 模型完整工作流程详解

概述

Transformer 是一种完全基于注意力机制的神经网络架构，由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出。它放弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络，在序列到序列任务中表现出色，并成为当今大语言模型的基石。

核心架构图

一、输入处理阶段

1.1 词元化与嵌入

流程

text

复制代码

原始文本 → 分词 → 词嵌入查找 → 词向量序列

详细步骤

1. 分词（Tokenization）

将输入文本分割成有意义的单元
方法：BPE、WordPiece、SentencePiece 等
示例："I love you" → ["I", "love", "you"]

2. 词嵌入（Word Embedding）

通过可学习的嵌入矩阵将词元映射为向量
维度：通常为 512、768 或 1024 维

数学表示：

text

ini 复制代码

E ∈ ℝ^(V×d)  # 嵌入矩阵，V=词表大小，d=模型维度
X_embed = E[token_ids]  # 形状: [batch_size, seq_len, d_model]

1.2 位置编码

目的

为模型提供序列顺序信息，因为自注意力机制本身是位置无关的。

实现方式

1. 正弦余弦位置编码（原始 Transformer）

python

perl 复制代码

# 公式
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i+1/d_model))

# 其中：
# - pos: 位置索引（0, 1, 2, ...）
# - i: 维度索引（0 ≤ i < d_model/2）
# - d_model: 模型维度

2. 可学习位置编码（如 BERT）

为每个位置学习一个独立的嵌入向量
适用于固定或有限的最大序列长度

最终输入表示

text

ini 复制代码

输入 = 词嵌入 + 位置编码
X = X_embed + PE

二、编码器架构

编码器由 N 个相同的层堆叠而成（通常 N=6）。

2.1 单编码器层结构

text

sql 复制代码

输入
    ↓
多头自注意力层
    ↓
Add & Norm（残差连接 + 层归一化）
    ↓
前馈神经网络层
    ↓
Add & Norm（残差连接 + 层归一化）
    ↓
输出

2.2 多头自注意力机制

计算流程

1. 线性投影生成 Q、K、V

text

ini 复制代码

Q = X · W_Q  # 查询矩阵
K = X · W_K  # 键矩阵
V = X · W_V  # 值矩阵

2. 分割成多个头

text

bash 复制代码

# 原始维度: [batch_size, seq_len, d_model]
# 分割后: [batch_size, num_heads, seq_len, d_k]
# 其中 d_k = d_model / num_heads

3. 缩放点积注意力计算

python

ini 复制代码

def scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask=None):
    # 计算注意力分数
    scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / sqrt(d_k)
    
    # 应用掩码（如果需要）
    if mask is not None:
        scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
    
    # Softmax 归一化
    attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
    
    # 加权求和
    output = torch.matmul(attention_weights, V)
    return output, attention_weights

4. 多头合并

python

ini 复制代码

# 1. 每个头独立计算注意力
head_i = attention(Q_i, K_i, V_i)

# 2. 拼接所有头
multi_head = concatenate(head_1, head_2, ..., head_h)

# 3. 线性投影
output = multi_head · W_O

2.3 前馈神经网络

结构

text

复制代码

输入 → 线性层（扩大维度） → ReLU激活 → 线性层（恢复维度） → 输出

数学表示

text

scss 复制代码

FFN(x) = max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2

其中：

W_1 ∈ ℝ^(d_model×d_ff)，d_ff 通常为 4×d_model
W_2 ∈ ℝ^(d_ff×d_model)

2.4 残差连接与层归一化

公式

text

scss 复制代码

子层输出 = LayerNorm(x + Sublayer(x))

作用

残差连接：缓解梯度消失，使深层网络易于训练
层归一化：稳定激活值分布，加速收敛

三、解码器架构

解码器也由 N 个相同的层堆叠而成。

3.1 单解码器层结构

text

sql 复制代码

输入
    ↓
掩码多头自注意力层
    ↓
Add & Norm
    ↓
编码器-解码器注意力层
    ↓
Add & Norm
    ↓
前馈神经网络层
    ↓
Add & Norm
    ↓
输出

3.2 三种注意力机制对比

类型	查询(Q)来源	键(K)/值(V)来源	作用
编码器自注意力	编码器输入	编码器输入	捕捉输入序列内部依赖
掩码自注意力	解码器输入	解码器输入	防止信息泄露，保证自回归性
编码器-解码器注意力	解码器上层输出	编码器输出	连接源语言和目标语言信息

3.3 掩码机制

因果掩码（Causal Mask）

python

ini 复制代码

# 上三角矩阵，主对角线及以下为1，以上为0
mask = torch.tril(torch.ones(seq_len, seq_len))
# 形状：[1, 1, seq_len, seq_len]

作用

确保在生成第 t 个词时，只能看到前 t-1 个词。

四、输出生成

4.1 线性投影与Softmax

text

复制代码

解码器输出 → 线性层 → Softmax → 概率分布

数学表示

text

ini 复制代码

logits = DecoderOutput · W_vocab  # W_vocab ∈ ℝ^(d_model×vocab_size)
probs = softmax(logits)

4.2 训练与推理模式

训练阶段（Teacher Forcing）

text

css 复制代码

输入: <SOS> 我 爱 你
目标: 我 爱 你 <EOS>

流程:
1. 解码器输入: <SOS> 我 爱 你
2. 预测下一个词: P(我), P(爱), P(你), P(<EOS>)
3. 计算交叉熵损失

推理阶段（自回归生成）

python

ini 复制代码

def generate(input_ids, max_length=50):
    # 编码器前向传播
    encoder_output = encoder(input_ids)
    
    # 初始化解码器输入
    decoder_input = torch.tensor([[SOS_TOKEN_ID]])
    
    for step in range(max_length):
        # 解码器前向传播
        decoder_output = decoder(decoder_input, encoder_output)
        
        # 获取下一个词的概率分布
        next_token_logits = lm_head(decoder_output[:, -1, :])
        next_token_probs = F.softmax(next_token_logits, dim=-1)
        
        # 选择下一个词（贪婪采样或束搜索）
        next_token_id = torch.argmax(next_token_probs, dim=-1)
        
        # 如果生成了结束符，停止生成
        if next_token_id == EOS_TOKEN_ID:
            break
            
        # 将新词元添加到输入中
        decoder_input = torch.cat([decoder_input, next_token_id.unsqueeze(0)], dim=1)
    
    return decoder_input

4.3 生成策略

策略	描述	优点	缺点
贪婪解码	每步选择概率最高的词元	简单快速	容易陷入局部最优，缺乏多样性
束搜索	每步保留 k 个最佳候选序列	质量更高	计算开销大，可能产生重复
采样	根据概率分布随机采样	多样性好	可能生成不连贯的文本
温度采样	调整概率分布的平滑度	平衡质量与多样性	需要调优温度参数
Top-k/p采样	限制采样空间	减少低质量输出	需要选择超参数

五、关键数学公式汇总

5.1 注意力机制

缩放点积注意力：

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scss 复制代码

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) V

多头注意力：

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scss 复制代码

MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h) W^O
head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)

5.2 位置编码

正弦余弦编码：

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scss 复制代码

PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d))

5.3 前馈网络

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scss 复制代码

FFN(x) = max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2

5.4 层归一化

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scss 复制代码

LayerNorm(x) = γ ⊙ (x - μ) / √(σ² + ε) + β
其中 μ, σ 为均值和标准差，γ, β 为可学习参数

六、变体与扩展

6.1 仅编码器模型（如 BERT）

用途：自然语言理解任务
结构：仅使用编码器部分
预训练任务：掩码语言建模、下一句预测

6.2 仅解码器模型（如 GPT 系列）

用途：文本生成任务
结构：仅使用解码器部分（移除编码器-解码器注意力）
预训练任务：自回归语言建模

6.3 编码器-解码器模型（原始 Transformer）

用途：序列到序列任务
结构：完整的编码器-解码器架构
应用：机器翻译、文本摘要

七、优化技巧

7.1 训练优化

梯度累积：模拟大批量训练
混合精度训练：减少内存占用，加快计算
学习率调度：Warmup + 衰减策略

7.2 内存优化

梯度检查点：用时间换空间
激活重计算：减少中间激活存储
模型并行：将模型分布到多个设备

7.3 推理优化

键值缓存：避免重复计算
量化：降低权重精度
模型剪枝：移除不重要的权重

八、应用场景

机器翻译：原始应用场景
文本生成：故事创作、代码生成
问答系统：阅读理解、开放域问答
文本摘要：提取式、生成式摘要
语音识别与合成：语音到文本、文本到语音

总结

Transformer 通过完全基于注意力机制的架构，解决了传统序列模型在并行化和长程依赖方面的局限性。其核心创新包括：

自注意力机制：允许序列中任意位置直接交互
位置编码：为模型注入顺序信息
多头注意力：并行捕捉不同子空间的信息
残差连接与层归一化：稳定深层网络训练

这种架构不仅成为自然语言处理的基石，也逐渐扩展到计算机视觉、多模态学习等领域，推动了深度学习的发展。