Google 的 Transformer 是如何運作
Google 的 Transformer 模型是一個在自然語言處理（NLP）領域中極具影響力的深度學習架構，於 2017 年由 Google 研究團隊提出，發表在論文《Attention is All You Need》中。這個模型最初設計用於處理序列數據，例如機器翻譯任務，但其應用已擴展到文本生成、摘要、問答系統等領域。以下將詳細說明 Transformer 的運作原理。
核心概念：注意力機制
Transformer 的核心是 注意力機制（Attention Mechanism），特別是 自注意力（Self-Attention）。與傳統的循環神經網絡（RNN）或卷積神經網絡（CNN）不同，Transformer 完全依賴注意力機制來捕捉序列中不同位置之間的依賴關係。自注意力允許模型在處理某個詞時，動態地關注序列中的其他詞，從而理解上下文。
整體架構
Transformer 由兩個主要部分組成：編碼器（Encoder） 和 解碼器（Decoder）。
- 編碼器：將輸入序列轉換為一系列高維表示，捕捉輸入的上下文信息。
- 解碼器：根據編碼器的輸出生成目標序列，例如將源語言翻譯成目標語言。
編碼器結構
編碼器由多個相同的層（通常是 6 層）堆疊而成，每層包含兩個關鍵子層：
- 多頭自注意力機制（Multi-Head Self-Attention）
- 自注意力通過計算三個向量來實現：
- Query（查詢）：表示當前詞的查詢。
- Key（鍵）：表示所有詞的鍵，用於匹配。
- Value（值）：表示所有詞的值，用於加權。
- 運作過程：
- 對每個詞計算 Query 向量。
- 將 Query 與所有詞的 Key 向量進行點積，得到注意力權重。
- 用這些權重對 Value 向量加權求和，生成該詞的上下文表示。
- 多頭：將自注意力並行執行多次（例如 8 次），每次使用不同的線性變換，最後拼接結果，增強模型捕捉多方面關係的能力。
- 前饋神經網絡（Feed-Forward Neural Network）
- 一個簡單的全連接網絡，對每個詞的表示獨立進行轉換，包含兩個線性層和一個 ReLU 激活函數，提升模型的表達能力。
每個子層後面還有 殘差連接（Residual Connection） 和 層歸一化（Layer Normalization），以穩定訓練並提高性能。編碼器最終輸出一組高維向量，表示輸入序列的上下文信息。
解碼器結構
解碼器同樣由多個相同層堆疊而成（通常也是 6 層），但每層有三個子層：
- 掩碼多頭自注意力機制（Masked Multi-Head Self-Attention）
- 與編碼器的自注意力類似，但加入了“掩碼”（Mask），確保模型在生成某個詞時只能關注當前位置之前的詞，防止“看到未來”的信息洩漏。
- 編碼器-解碼器注意力層（Encoder-Decoder Attention）
- 這一層讓解碼器關注編碼器的輸出。
- Query 來自解碼器的自注意力層，Key 和 Value 來自編碼器的輸出，幫助解碼器動態選擇與當前生成任務相關的輸入部分。
- 前饋神經網絡
- 與編碼器中的前饋網絡相同，對每個位置的表示進行獨立轉換。
解碼器同樣使用殘差連接和層歸一化。它的任務是根據編碼器的輸出逐步生成目標序列。
位置編碼（Positional Encoding）
由於 Transformer 不含 RNN 或 CNN，無法自然捕捉詞的順序信息，因此引入了 位置編碼。位置編碼是一組向量（通常由正弦和餘弦函數生成），與詞嵌入相加，為每個詞添加獨特的位置信息。這使得模型能夠理解序列中詞的相對位置和順序。
訓練與推理
- 訓練：使用 教師強制（Teacher Forcing） 方法，即解碼器的輸入是真實的目標序列，而不是模型生成的序列，以加速收斂。
- 推理：採用 自回歸（Auto-Regressive） 方式，從一個開始標記（例如“”）開始，逐步生成每個詞，並將生成的詞作為下一個時間步的輸入，直到生成結束標記（例如“”）。
運作優勢
- 並行計算：不像 RNN 按順序處理序列，Transformer 的注意力機制允許同時處理整個序列，大幅提高計算效率。
- 長距離依賴：自注意力機制能有效捕捉序列中遠距離的關係，解決 RNN 的長程依賴問題。
- 靈活性：Transformer 的設計使其適用於多種任務，催生了 BERT、GPT 等後續模型。
總結
Google 的 Transformer 通過編碼器和解碼器的協作，利用自注意力機制和前饋神經網絡，將輸入序列轉換為高維表示並生成輸出序列。位置編碼解決了順序問題，而多頭注意力增強了上下文理解能力。其高效的並行計算和強大的表達能力使其成為現代 NLP 的基石，並影響了計算機視覺等其他領域的發展。