Transformer模型（深度學習革新）

一種深度學習模型，最初被設計 自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 任務，例如:機器翻譯、文本摘要、問答系統。與傳統循環 神經網絡 (Recurrent Neural Network, RNN) 和 卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN)。Transformer模型在處理序列數據時表現更強大的能力。

Transformer模型架構

• Encoder：負責將輸入序列編碼成包含語義信息隱含狀態
• Decoder：負責根據 Encoder 輸出生成目標序列
• Multi-Head Attention：自注意力機制核心，允許模型從不同表示空間中學習到相關信息
• Positional Encoding：由於 Transformer 沒有 RNN 遞歸結構，因此需要加入位置編碼來提供序列中每個位置的信息
• Feed Forward Neural Network：對每個位置的注意力輸出進行非線性變換
  
  圖片來源:(https://machinelearningmastery.com/the-transformer-model/)

Transformer模型關鍵概念

• 自注意力機制 (Self-Attention Mechanism)：Transformer模型核心概念，允許模型在處理序列數據時，通過計算每個詞語與其他所有詞語之間的關聯性，來確定每個詞語在整個序列中重要性
• 編碼器 (Encoder)：負責將輸入序列映射到一個高維空間，模型能夠更好地捕捉序列中語義和語法信息
• 解碼器 (Decoder)：負責根據編碼器輸出生成目標序列
• 位置編碼 (Positional Encoding)：由於 Transformer 模型不具有RNN順序處理能力，因此需要引入位置編碼來提供序列中每個詞語位置信息

Transformer模型公式

Scaled Dot-Product Attention

Attention(Q, K, V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V

Multi-Head Attention

MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h)W^O

Transformer模型程式碼

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    # ... (多頭注意力機制實現)

class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
    # ... (位置前饋網路實現)

class EncoderLayer(nn.Module):
    # ... (編碼器層實現)

class DecoderLayer(nn.Module):
    # ... (解碼器層實現)

class Transformer(nn.Module):
    # ... (整個Transformer模型實現)

import torch
import torch.nn as nn

class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_k):
        super().__init__()
        self.d_k = d_k

    def forward(self, q, k, v):
        attn_logits = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_k, dtype=torch.float))
        attention = nn.Softmax(dim=-1)(attn_logits)
        values = torch.matmul(attention, v)
        return values

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward, dropout=0.1):
        super().__init__()
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(en   
coder_layer, num_encoder_layers)

    def forward(self, src):
        src = self.transformer_encoder(src)
        return srcTransformer 模型的程式碼

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward, dropout=0.1):
        super().__init__()
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(en   
coder_layer, num_encoder_layers)

    def forward(self, src):
        src = self.transformer_encoder(src)
        return src

Transformer模型應用

• 機器翻譯：Google Translate
• 文本摘要：自動生成文章摘要
• 問答系統：回答用戶提出問題，例如:ChatGPT
• 文本生成：生成各種形式的文本，例如:詩歌、程式碼

結論

Transformer模型是深度學習領域一項重要突破，為自然語言處理帶來新的可能性。通過深入理解Transformer模型的原理和應用，可以更好地利用這一強大工具，解決各種NLP任務

資料來源:何謂 Transformer 模型？
Transformer模型