Transformer 模型詳細介紹

Transformer 是一種基於注意力機制 (Attention Mechanism) 的神經網絡模型，首次由 Vaswani 等人在 2017 年的論文《Attention is All You Need》中提出。Transformer 模型被廣泛應用於自然語言處理 (NLP) 領域，特別是機器翻譯、文本生成等任務中。與傳統的遞歸神經網絡 (RNN) 和長短期記憶網絡 (LSTM) 相比，Transformer 模型的並行性更好，能夠有效處理長距離依賴問題。

Transformer 主要由兩個部分組成：

1. 編碼器 (Encoder)：將輸入序列進行編碼，轉換為固定大小的表示。
2. 解碼器 (Decoder)：根據編碼器的輸出和前一時間步的輸出來生成最終的輸出序列。

1. Transformer 的核心概念

Transformer 模型的核心組件包括：

1.1 自注意力機制 (Self-Attention Mechanism)

注意力機制 是 Transformer 的關鍵創新，它允許模型在計算每個單詞的表示時，同時關注輸入序列中的所有單詞。這使得模型可以捕捉到序列中任意兩個單詞之間的關係，而不是僅依賴於前後鄰近的單詞。

自注意力的計算過程如下：

1. 查詢 (Query)、鍵 (Key) 和 值 (Value)：每個輸入都會生成一個查詢向量 ( Q )、鍵向量 ( K ) 和值向量 ( V )，這些向量用於計算注意力分數。

2. 注意力分數：對於每個查詢，計算它與所有鍵之間的點積，然後使用 Softmax 將分數轉換為概率分佈。
   [
   \text{Attention}(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{Q K^T}{\sqrt{d_k}}\right) V
   ]
   其中，( d_k ) 是鍵向量的維度，用於縮放點積的結果。

3. 多頭注意力 (Multi-Head Attention)：為了讓模型在不同子空間中學習不同的關聯，Transformer 使用多個注意力頭，每個頭進行獨立的注意力計算，然後將結果進行拼接。

1.2 位置編碼 (Positional Encoding)

Transformer 並不像 RNN 那樣依賴於序列的順序信息，為了讓模型捕捉序列的位置信息，Transformer 引入了位置編碼。這是一種加在輸入向量上的附加信息，通過正弦和餘弦函數生成。

[
PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)
]
[
PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)
]

1.3 前饋網絡 (Feed-Forward Network, FFN)

每個編碼器層和解碼器層中都包含一個兩層的全連接網絡。這個前饋網絡是獨立應用於每個位置的，它可以捕捉更多的非線性關係。

1.4 殘差連接 (Residual Connection) 和層正規化 (Layer Normalization)

Transformer 在每個子層中使用了殘差連接，即將子層的輸入直接加到輸出上，然後進行層正規化，這樣可以幫助梯度傳遞，避免梯度消失問題。

2. Transformer 的架構

Transformer 的架構由多個編碼器和解碼器堆疊而成。

2.1 編碼器 (Encoder)

每個編碼器層包含兩個子層：

1. 多頭自注意力機制：計算序列中每個單詞之間的依賴關係。
2. 前饋神經網絡：將每個位置的表示進行非線性轉換。

2.2 解碼器 (Decoder)

解碼器層類似於編碼器層，但它有三個子層：

1. 遮蔽的多頭自注意力機制：僅考慮已生成的單詞，防止未來的信息影響當前預測。
2. 多頭注意力機制：從編碼器的輸出中捕捉依賴關係。
3. 前饋神經網絡：與編碼器類似，進行非線性轉換。

3. Transformer 的應用場景

• 機器翻譯：Transformer 被最早應用於機器翻譯任務，並取得了顯著的效果。
• 文本摘要：從長文本中提取重要信息。
• 文本生成：如 GPT 系列，用於生成自然語言文本。
• 問答系統：理解用戶問題並生成對應的答案。