从零开始入门——Transformer模型简介

Transformer是2017年由Google团队在论文《Attention Is All You Need》中提出的一种全新的神经网络架构,主要用于自然语言处理领域,后也广泛应用在计算机视觉等领域。本文将系统地介绍Transformer的背景、结构设计、训练方法以及应用,让大家从零开始了解这一划时代的新型网络结构。

背景简介

在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)一直是自然语言处理任务的标准模型。但是RNN存在梯度消失/爆炸问题,训练并行度低的缺点。随着GPU计算能力的提升,研究者开始尝试使用全连接网络取代RNN结构。全连接网络可以高效利用GPU并行计算,但是无法学习序列数据的上下文信息。

为了同时保持并行计算能力和序列建模能力,Google团队提出了全新的Transformer网络结构。Transformer利用Attention机制来建模词语之间的依赖关系,以此来学习语义信息。另外,Transformer的Encoder-Decoder结构也成为后续许多语言生成模型的标准框架。

整体结构

Transformer主要由Encoder和Decoder两部分组成。

1. Encoder: 主要通过Self-Attention和前馈全连接网络(Feed Forward)来对输入序列进行特征提取和建模。
2. Decoder: 除了包含Encoder的模块外,还在Attention模块后面添加Encoder-Decoder Attention层,以便Decoder可以关注Encoder的输出。 在Encoder和Decoder中,都使用了重复堆叠的模块,每个模块包含以下子模块:
3. Multi-Head Self-Attention:多头自注意力机制,用于学习词语间关联
4. Add & Norm:残差连接和Layer Norm
5. Feed Forward:前馈全连接网络

Add & Norm: 残差连接和Layer Norm Multi-Head Attention Multi-Head Attention是Transformer的核心创新点之一,用来实现自注意力机制。 它将输入映射到Query,Key和Value三个向量空间,然后计算Query与Key的相似度,用来决定Value的组合权重,从而产生自注意力的输出。 另外,Multi-Head Attention同时学习输入的多个子空间表示,然后拼接输出,相当于做多个自注意力的集成,这就是“多头”的由来。 残差连接和Layer Norm 每经过一个Sub-layer模块,Transformer都会进行残差连接(Add)和Layer Norm操作。 残差连接可以避免深度网络的梯度消失问题,保证梯度可以顺畅传播到底层。Layer Norm对每个样本做归一化,可以使模型训练更稳定。 positional encoding 因为Transformer网络里面不存在RNN等顺序敏感的结构,所以需要通过positional encoding在embedding层inject位置信息。一般会使用正弦和余弦函数来生成固定的编码向量。

训练方法

Transformer的训练依赖大规模数据集,一般需要数万条以上的高质量样本。它使用标准的最大似然训练和Adam优化器来更新参数。 为了稳定训练,Transformer的论文中使用了label smooth、warm up等技巧。另外,会使用Dropout技术来正则化,防止过拟合。

应用场景

Transformer经过预训练后,可以用于机器翻译、文本生成、序列标注、文本摘要等自然语言处理任务。 一些常见的Transformer模型包括BERT、GPT、T5等,它们都使各自领域取得了 state-of-the-art 的效果。

总结

本文从背景、结构、训练等方面系统地介绍了Transformer模型。

Transformer通过引入Attention机制,成功地解决了Seq2Seq模型中encoder-decoder结构的缺陷。

它利用Attention学习任意距离词语之间的依赖关系,而不是RNN中的顺序迭代。

另外,Transformer的全连接网络结构,及其中的残差连接和Layer Norm技术,使其可以并行计算和快速训练。

借助GPU集群,Transformer可以pretrain超大规模的模型。

综上所述,Transformer架构是NLP领域里程碑式的创新,已经在机器翻译、对话系统、推荐系统等取得广泛应用。它标志着深度学习在NLP领域的转型升级。希望大家通过本文可以对Transformer有一个系统全面的了解。