深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅-Toy模板网

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深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅

0.引言

自2017年问世以来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域引发了一场革命。它的独特设计和高效性能使其成为了解决复杂语言任务的关键工具。

1.Transformer的核心构成

(1)自注意力机制

Transformer的核心在于自注意力机制。它允许模型在处理每个词时考虑句子中的所有其他词，从而有效捕获长距离依赖关系。这是通过计算查询（Q）、键（K）和值（V）之间的关系实现的，其中注意力分数是通过以下公式计算得出的：
$\text{Attention(Q, K, V)} = \text{softmax}\left(\frac{\text{QK}^T}{\sqrt{d_k}}\right)\text{V}$

(2)多头注意力

Transformer采用多头注意力机制，将注意力分散到不同的表示子空间，允许模型同时从多个角度理解信息。这种机制通过以下方式实现：
$\text{MultiHead(Q, K, V)} = \text{Concat}(\text{head}_1, ..., \text{head}_h)\text{W}^O$
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其中每个头部是独立的注意力计算：
$\text{head}_i = \text{Attention}(\text{QW}_i^Q, \text{KW}_i^K, \text{VW}_i^V)$

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(3)位置编码

由于Transformer缺乏对输入序列顺序的处理能力，引入位置编码以赋予模型顺序感知能力。位置编码使用正弦和余弦函数的变化频率来编码不同位置的信息：
$\text{PE}_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right)$

$\text{PE}_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right)$

2.Transformer的内部机制

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(1)编码器和解码器层

Transformer的架构分为编码器和解码器。

Transformer的编码器由N个相同的层堆叠而成，每层有两个子层。第一个子层是多头自注意力机制，第二个子层是简单的位置全连接前馈网络。每个子层周围有一个残差连接（residual connection），然后进行层归一化（layer normalization）。残差连接帮助避免在深层网络中出现梯度消失的问题。层归一化则是对每个子层的输出进行标准化处理，有助于稳定训练过程。

解码器部分也由N个相同的层构成。除了每层中的两个子层（多头自注意力层和前馈网络），解码器的每一层还包含第三个子层，该子层对编码器的输出执行多头注意力操作。