Transformer 架构：它是如何工作的？
Transformer 架构自 2017 年由 Vaswani 等人在论文《Attention Is All You Need》中提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构。它通过引入自注意力机制（Self-Attention），解决了传统 RNN 和 LSTM 在处理长序列数据时的效率和性能问题。本文将通过图文并茂的方式，详细介绍 Transformer 架构的工作原理。
1. Transformer 架构概述
Transformer 架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入序列转换为上下文表示，而解码器则利用这些表示生成目标序列。以下是论文《Efficient Transformers：A Survey》中的Transformer架构图：
1.1 编码器（Encoder）
编码器由多个相同的层堆叠而成，每一层包含两个主要模块：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention） 和 前馈神经网络（Feed-Forward Network）。
（1）多头自注意力机制
自注意力机制允许模型在计算每个词的表示时，同时考虑句子中其他词的信息。例如，在句子 "The cat sat on the mat" 中，通过自注意力机制，模型可以理解 "it" 与 "dog" 之间的指代关系。
多头注意力机制进一步扩展了自注意力，通过将输入分解为多个“头”，从不同角度捕捉信息。其计算过程如下：
- 将输入矩阵 X 分解为查询矩阵 Q、键矩阵 K 和值矩阵 V。
- 计算每个词与其他词的注意力分数，并对值矩阵 V 加权求和。
（2）前馈神经网络
前馈网络是一个简单的全连接层，对每个位置的向量进行非线性变换。它独立处理每个位置的输入，进一步增强模型的表达能力。
1.2 解码器（Decoder）
解码器同样由多个层组成，每一层包含三个主要模块：
- 掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）：防止解码器在生成当前词时看到未来的信息。
- 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：利用编码器的输出生成目标序列。
- 前馈神经网络：与编码器中的前馈网络类似。
2. 关键技术详解
2.1 自注意力机制
自注意力机制的核心是通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的点积，得到每个词与其他词的相关性分数。具体公式如下：
其中，(d_k) 是键向量的维度。
2.2 多头注意力机制
多头注意力机制通过将输入分解为多个“头”，分别计算注意力，然后将结果拼接起来。这种方法允许模型从多个角度捕捉信息，增强其表达能力。
2.3 位置编码（Positional Encoding）
由于 Transformer 不依赖序列的顺序信息，位置编码被引入以帮助模型理解词的位置。位置编码与词嵌入相加，为模型提供位置信息。
2.4 残差连接与层归一化
为了缓解深层网络中的梯度消失问题，Transformer 在每个子层后使用残差连接，并结合层归一化（Layer Normalization）。这种设计不仅增强了模型的训练稳定性，还提升了其性能。
3. Transformer 的工作流程
Transformer 的工作流程可以总结为以下几个步骤：
- 输入嵌入与位置编码：将输入序列转换为嵌入向量，并加入位置编码。
- 编码器处理：通过多头自注意力机制和前馈网络逐层处理输入序列。
- 解码器处理：利用编码器的输出，通过掩码多头自注意力机制和编码器-解码器注意力机制生成目标序列。
- 输出预测：经过线性层和 Softmax 层，生成最终的预测结果。
4. 总结
Transformer 架构通过引入自注意力机制，彻底改变了自然语言处理的范式。它不仅解决了传统模型在处理长序列数据时的效率问题，还通过多头注意力机制和位置编码，增强了模型的语义理解能力。Transformer 的成功也为后续的模型（如 BERT 和 GPT 系列）奠定了基础。