为什么我还是无法理解transformer？

之前答过ChatGPT的基本原理，再说下Transformer。

Transformer作为一种深度学习模型架构，不是一下子提出来的，而是在前面的NLP（自然语言处理）模型的基础上，引入了改进和创新。

所以，在说Transformer之前，要先说下，这个走在Transformer前面的NLP模型架构Seq2Seq。

Seq2Seq（Sequence-to-Sequence），序列到序列模型，也是一种深度学习架构，最初在2014年由Google的研究人员提出，用于解决机器翻译问题。

在Seq2Seq之前，传统的机器翻译方法，主要依赖于统计模型和规则系统，需要大量的人工标注数据，并且难以处理复杂的语言结构。

Seq2Seq模型，主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。

通过使用神经网络，特别是循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM和GRU），自动学习输入序列与输出序列之间的映射关系。

编码器：读取输入序列（例如一个英文句子），将其压缩成一个固定长度的向量，称为“上下文向量”或“隐藏状态”。这个向量包含了整个输入序列的信息。
解码器：从上下文向量开始，逐步生成输出序列（例如对应的中文句子）。解码器每一步都会预测下一个词，并将该词作为下一步的输入，直到生成结束标记为止。

Seq2Seq模型，虽然不用人工标注了，也能处理较复杂的语言结构，但存在两个致命的问题。

一个是长距离依赖问题。

虽然RNN及其变种（LSTM和GRU）能够处理距离依赖，但在非常长的序列中仍然会遇到梯度消失或爆炸的问题。

一个是解码时的误差累积问题。

在解码过程中，如果某一步生成了错误的词，后续步骤可能会基于这个错误继续生成，导致整个输出质量下降。

为了解决这两个问题，Google 在 2017 年又发表了论文《Attention is All You Need》，提出了 基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的Transformer模型。

Transformer仍然是由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，原论文中的经典的架构图如下。

对应的中文版架构图如下。

要理解transformer，其实，主要是理解这两幅架构图里的自注意力和多头注意力机制。

试着通俗的解释下上面两幅图。

编码器部分

输入嵌入（Input Embedding）

假设输入序列是“我喜欢知乎”。

首先，每个词（“我”、“喜欢”、“知乎”）都会通过一个嵌入层转换成一个高维向量。

这个过程就类似于给每个词分配了一个独一无二的“身份证”，让模型能够识别并理解它们。

位置编码（Positional Encoding）

由于Transformer模型本身不包含循环结构，无法直接理解每个输入词的顺序。

因此，需要给每个输入词的嵌入向量加上一个位置编码，以表示词在句子中的位置。

这样，模型就能区分不同位置上的相同词了。

自注意力机制（Self-Attention）

自注意力机制是Transformer的核心。

在处理某个词时，模型会同时考虑句子中所有其他词的上下文信息。

具体来说，模型会为每个词生成三个向量：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。然后，通过计算查询向量和键向量之间的相似度（点积），得到注意力权重。

就是大部分网上资料里介绍的KVQ公式。

这些权重用于加权求和值向量，从而得到每个词的新表示，这个新表示包含了句子中所有词的上下文信息。

由于包含所有词的上下文信息，所以，基本上就解决了长距离信息依赖的问题，消除了误差信息。

多头注意力（Multi-Head Attention）

为了进一步提升模型的性能，Transformer使用了多头注意力机制。

将自注意力机制分成多个“头”，每个头独立地执行上述自注意力操作，然后将结果合并。

这样做的好处是可以让模型同时学习不同位置的不同表示子空间，从而捕捉输入数据中的多种类型的信息或模式。

从各个维度更好的理解信息。

解码器部分

解码器的工作流程与编码器类似，但多了一步对编码器输出的注意力计算。

在生成输出序列时，解码器会根据已经生成的部分和编码器的输出来预测下一个词。

具体来说，解码器中的每个词都会通过自注意力机制考虑已经生成的词，并通过编码器-解码器注意力机制考虑编码器的输出，从而生成新的表示，并且用于预测下一个词。

也就是，解码器会逐个单词地预测下一个最合适的词，直到构成一个完整的句子。

知乎专栏里有一篇讲transformer的自注意力和多头自注意力的文章，算是比较简洁的，也可以看看。

以上，完。