Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

---

1.Transformer简介

Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型，它在2017年由Google的研究者提出，并在论文《Attention is All You Need》中详细描述。Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力（self-attention）机制，这使其在处理序列数据（如文本）时比传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）更加高效。

Transformer模型包括以下组成部分：

（1）自注意力机制（Self-Attention）： 自注意力是一种机制，允许模型在处理一个序列时同时考虑序列中的所有位置，以便更好地编码输入序列的上下文信息。这种机制使得模型能够直接捕捉序列中任意两个位置之间的关联，而不必依赖于序列的顺序处理。

（2）多头注意力（Multi-Head Attention）： Transformer模型通过将自注意力分成多个“头”，允许模型在不同的表示子空间中并行地学习信息，这增强了模型的表达能力。

（3）编码器-解码器架构： Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器由多个编码器层堆叠而成，每个编码器层包含自注意力层和前馈神经网络。解码器也由多个解码器层堆叠而成，除了包含自注意力层和前馈神经网络外，还包括一个编码器-解码器注意力层，用于将编码器的输出与解码器的输出相结合。

（4）位置编码（Positional Encoding）： 由于Transformer模型不包含任何递归结构，因此它本身无法捕捉输入序列的顺序信息。为了解决这个问题，模型引入了位置编码，将位置信息与输入嵌入（embedding）相加，使模型能够理解词序。

（5）残差连接和层归一化（Residual Connections and Layer Normalization）： 每个自注意力和前馈网络层后面都跟着一个残差连接，然后是层归一化。这些技术有助于训练深度网络，防止梯度消失问题。

Transformer模型在多种NLP任务中表现出色，包括机器翻译、文本摘要、问答系统、情感分析等。它也是后续许多高级模型（如BERT、GPT系列）的基础。由于其强大的性能和并行计算的能力，Transformer已经成为自然语言处理领域的一个重要里程碑。

我们将在接下来的部分详细介绍transformer模型及其注意力机制。

2.Transformer的编码器-解码器架构

为了理解transformer是如何工作的，让我们举一个语言翻译任务的例子来进行说明。

transformer由编码器-解码器架构组成。我们将源语言句子（称为输入句子）喂给编码器。编码器学习输入句子的表示（representation），并将该表示发送给解码器。解码器接收编码器学到的表示作为输入，并生成输出句子（目标句子）。

假设我们需要将一个英语句子翻译成汉语。如下图所示，我们将英语句子作为输入喂给编码器。编码器学习给定英语句子的表示，并将该表示提供给解码器。解码器将编码器的表示（representation）作为输入，并生成法语句子作为输出：

图1.1-transformer的编码器和解码器

那么，在这个过程中究竟发生了什么？transformer的编码器和解码器是如何将英语句子（源句子）转换为汉语句子（目标句子）的？编码器和解码器内部发生了什么？让我们在接下来的部分中找出答案。首先，我们将详细查看编码器，然后我们会了解解码器。

3.transformer的编码器

transformer由多个编码器堆叠而成。一个编码器的输出被发送到下一级编码器作为输入。如下图所示，我们一般使用N个编码器进行堆叠。每个编码器将其输出发送到它上面的编码器。最后一个编码器返回给定源句子的表示作为输出。我们将源句子作为输入喂给编码器，并得到源句子的表示作为输出：

图1.2 - N个编码器的堆叠

顺便说一下，在transformer论文《Attention Is All You Need》中，作者使用了6个编码器堆叠在一起，即N=6。然而，我们可以尝试不同的N值。为了简单起见和更好的理解，我们不妨使用N=2进行说明。

图1.3 - 编码器的堆叠

好了，问题来了，编码器究竟是如何工作的？它是如何为给定的源句子（输入句子）生成表示的？为了理解这一点，让我们深入编码器并查看其组件。下图显示了编码器的组件：

图1.4 - 编码器及其组件

从前面的图中，我们可以理解所有编码器块都是相同的。我们还可以观察到每个编码器块由两个子层组成：
（1）多头注意力
（2）前馈网络

接下来，我们将更加深入地讨论这两个子层是如何工作的。为了理解多头注意力是如何工作的，首先我们需要理解自注意力机制。因此，在下一节中，我们将学习自注意力机制是如何工作的。

---

感谢您的阅读，欢迎关注！

---