Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

帮我解释一下transformer

Answer

Transformer 的工作流程如下：

  1. 输入嵌入（Input Embeddings）：将每个单词映射为一个向量，例如将“ I ”映射为一个 512 维的向量。
  2. 位置编码（Positional Encodings）：由于 Transformer 没有能捕获序列顺序的结构，如递归或卷积，所以给每个词位置加上位置编码，让模型知晓词语的相对位置。
  3. 编码器（Encoder）：输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成，每层有两个核心部分，一是多头注意力机制（Multi-Head Attention），用于捕捉单词间的依赖关系；二是前馈神经网络（Feed-Forward NN），对 attention 的结果进行进一步编码。
  4. 解码器（Decoder）：编码器的输出被送入解码器层。解码器同样由多个相同层组成，每层除了编码器组件外，还有一个额外的注意力模块，对编码器的输出序列建模依赖关系。
  5. 输出嵌入（Output Embeddings）：解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布，例如生成“我”“是”等单词的概率。
  6. 生成（Generation）：基于概率分布，以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。

注意力机制是 Transformer 最关键的创新，允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算，因此高效。残差连接和层归一化有助于优化网络。整体上，Transformer 无递归和卷积结构，计算并行化程度高，更适合并行加速。

Transformer 是一个大参数（千亿级别）的回归方程，其底层是 function loss 损失函数。它是在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。回归方程的 Function loss 拟合 A to B mapping 关系，实现数据集的压缩与还原。

在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容；LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT；GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC；AGI 指通用人工智能。公众传播一般会混用上述名词，但底层是 Transformer 结构。

大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。它与 Alpha Go 有差异，Alpha Go 是一个增强学习模型，学习结果会调整模型自身参数，有推理能力，但大语言模型在推理这块很弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：能通过简单易懂的方法跟我讲一下 transform 的工作流程吗？

[title]问：能通过简单易懂的方法跟我讲一下transform的工作流程吗？当然可以，让我用一个简单的例子来解释一下Transformer的工作流程：假设我们有一个英文句子"I am a student"需要翻译成中文。Transformer的工作方式如下：1.输入嵌入（Input Embeddings）首先，将每个单词映射为一个向量，即单词嵌入（word embeddings）。例如"I"映射为一个512维的向量。2.位置编码（Positional Encodings）因为Transformer没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构，所以需要给每个词位置加上位置编码，使模型知道词语的相对位置。3.编码器（Encoder）输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成，每层有两个核心部分：a）多头注意力机制（Multi-Head Attention）捕捉单词间的依赖关系。b）前馈神经网络（Feed-Forward NN）对attention的结果进行进一步编码。4.解码器（Decoder）编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成，每层除了编码器组件外，还有一个额外的注意力模块，对编码器的输出序列建模依赖关系。5.输出嵌入（Output Embeddings）解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。例如生成单词"我"、"是"等概率。6.生成（Generation）基于概率分布，以贪婪或beam search等解码策略生成完整的输出序列。

问：能通过简单易懂的方法跟我讲一下 transform 的工作流程吗？

[title]问：能通过简单易懂的方法跟我讲一下transform的工作流程吗？注意力机制是Transformer最关键的创新，允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算，因此高效。残差连接和层归一化则有助于优化网络。整体上，Transformer无递归和卷积结构，计算并行化程度高，更适合并行加速。这就是一个高层次上的Transformer工作流程概览。实际实现细节则会更加复杂一些。希望这个解释对你有帮助！内容由AI大模型生成，请仔细甄别

邬嘉文：大模型应用层

在CES 2024，李飞飞在争论LLM和AIGC名称不能混用，吴恩达觉得在公众传播没关系。李飞飞觉得难以接受，个人猜测是它模糊了大模型的本质。在公众传播层面：AIGC：指用Stable Diffusion或Midjourney生成图像内容，后来泛指用AI生成音乐、图像、视频等内容。LLM：指NLP领域的大语言模型，如ChatGPT。GenAI：生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了LLM和AIGC。AGI：指通用人工智能，部分人觉得LLM具有AGI潜力，LeCun反对。公众传播一般会混用上述名词，但底层是transformer结构。（stable diffusion原采用LDM+UNet，后来改为DiT）而transformer底层是function loss损失函数Transformer是一个大参数（千亿级别）的回归方程。回归方程的Function loss拟合A to B mapping关系，实现数据集的压缩与还原。Transformer是在一定prompt condition情况下，repeat曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。大语言模型的智能体验在两个数据集压缩后，能解释两个数据集之间地带的“连续”能力。（Ilya）所以大语言模型是一个perfect memory，repeat曾经出现的内容。它与Alpha Go差异：Alpha Go是一个增强学习模型，学习结果会调整模型自身参数Alpha Go有推理能力，但大语言模型这块很弱。Transformer决定LLM是一个生成式模型。

Others are asking
什么是Transformer，它的工作流程是什么样
Transformer 是一种在自然语言处理中广泛应用的模型，其工作流程如下： 1. 输入嵌入（Input Embeddings）：将每个单词映射为一个向量，即单词嵌入（word embeddings）。例如，“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码（Positional Encodings）：由于 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构，所以需要给每个词位置加上位置编码，使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器（Encoder）：输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成，每层有两个核心部分： 多头注意力机制（MultiHead Attention）：捕捉单词间的依赖关系。 前馈神经网络（FeedForward NN）：对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器（Decoder）：编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成，每层除了编码器组件外，还有一个额外的注意力模块，对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入（Output Embeddings）：解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。例如生成单词“我”“是”等概率。 6. 生成（Generation）：基于概率分布，以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新，允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算，因此高效。残差连接和层归一化则有助于优化网络。整体上，Transformer 无递归和卷积结构，计算并行化程度高，更适合并行加速。 位置编码方面，Transformer 通过一种称为位置编码的创新方法绕过了语序理解的障碍。其思路是将输入序列中的所有单词（如一个英语句子）在每个单词后面加上一个数字，表明它的顺序。从概念上讲，把理解语序的重担从神经网络的结构转移到数据本身。起初，在对 Transformer 进行任何数据训练之前，它并不知道如何解释这些位置编码。但是随着模型看到越来越多的句子和它们的编码，它学会了如何有效地使用它们。最初的作者使用正弦函数来进行位置编码，而不是简单的整数 1、2、3、4，但要点是相同的。将语序存储为数据，而不是靠网络结构，这样神经网络就更容易训练了。
2025-03-21
transformer是通往AGI的必经之路吗？什么是世界模型，当前有哪些进展
Transformer 并非通往 AGI 的必经之路。在已知的 token space 中，Transformer 符合一些条件，但在更通用的场景中不太符合。AI 本质包含一堆 scaling law，一个值得被 scale up 的架构是基础，且架构要支持不断加入更多数据。当前在数据方面，如限定问题的数据生成有进展，但通用问题还没有完全的解法。 世界模型方面，目前的研究正在以指数级别的速度增长。对于语言这种有结构、有规则的指令系统，其逻辑受指向描述变化，如早期语言模型建模中用到的 RNN、LSTM 及当前 LLM 的 Transformer 模型结构，都是对语言序列性所体现逻辑结构的适配。同时也在思考是否存在其他形式的符号化表征及相应的建模结构，以及对于非碳基生物语言的使用情况等。未来通往 AGI 的道路并非简单，需要探寻 RL 与 LLM 的本质普遍性。
2025-03-16
Transformer模型
Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。其原理主要包括以下几个关键点： 1. 自注意力机制：能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，而非像循环神经网络或卷积神经网络一样逐个位置处理。通过自注意力机制，模型可根据输入序列中不同位置的重要程度，动态分配注意力权重，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码：由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息，为使模型能够区分不同位置的词语，Transformer 模型引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量，与输入词向量相加，用于表示词语在序列中的位置信息。位置编码通常基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量，可帮助模型学习到位置信息的表示。 3. 多头注意力机制：通过引入多头注意力机制，可以并行地学习多个注意力表示，从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量，并计算注意力分数，然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化：在每个子层（SelfAttention 层和前馈神经网络层）的输入和输出之间都引入了残差连接，并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题，使得模型更容易训练和优化；层归一化可加速训练过程，并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络：在每个注意力子层之后，Transformer 模型还包含了位置感知前馈网络，它是一个两层的全连接前馈神经网络，用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算，提高了模型的并行性和计算效率。 Transformer 模型主要由两大部分组成：编码器和解码器。每个部分都是由多个相同的层堆叠而成，每层包含了多头注意力机制和位置全连接前馈网络。 编码器可以理解为将自然语言转换成向量文本，以模型内的既有参数表示。这些参数包含了原始信息，同时也融合了序列内元素间的相互关系。例如，输入“我喜欢猫”，将自然语言转换成词嵌入向量：我>，经过自注意力机制，输出编码器输出一个序列的向量，表示对输入句子的理解。 解码器基于编码器的输出和之前生成的输出逐步生成目标序列，也就是把向量文本重新转化成自然语言。例如，目标生成中文句子“我喜欢猫”，初始输入为解码器接收一个开始符号，用，对应“猫”。这是一个简单的复现概念，当模型得到匹配度高的参数时，它就会一个词一个词地判断需要输出的语言文本。
2025-03-14
Transformer 架构
Transformer 架构主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两大部分组成。 编码器可以将自然语言转换成向量文本，其内部参数包含了原始信息以及序列内元素间的相互关系。例如，输入“我喜欢猫”，会将自然语言转换成词嵌入向量，如“我”对应，然后通过自注意力机制输出一个表示对输入句子理解的向量序列。 解码器基于编码器的输出和之前生成的输出逐步生成目标序列，将向量文本重新转化成自然语言。例如生成中文句子“我喜欢猫”，解码器接收开始符号，然后逐步根据编码器输出和已生成的词决定生成后续的词。 Transformer 是一种使用注意力机制的编码器解码器模型，其模型架构使得它可以利用多元化的优势，同时处理大量数据，有助于提高机器翻译等应用程序的性能。 此外，Transformer 架构能够并行处理大量数据吞吐，且满足 scaling law，在各个模态和技术栈具有优势，被 OpenAI 广泛使用。使用同样的架构可以复用模型的参数来引导不同技术栈的训练，以及使用一套 infra 框架训练不同的模型。
2025-03-14
transformer
Transformer 是一种深度学习模型，其核心思想是“Attention is all you need”，来源于 2017 年 Google Brain 团队发布的同名论文，主要用于处理序列数据，包括热门的 NLP 任务，完全基于注意力机制，不使用传统的 RNN 或 CNN 计算架构。 其工作流程如下： 1. 输入嵌入：将每个单词映射为一个向量，即单词嵌入。例如“ I ”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码：由于 Transformer 没有捕获序列顺序的结构，需给每个词位置加上位置编码，使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器：输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成，每层有两个核心部分，多头注意力机制捕捉单词间的依赖关系，前馈神经网络对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器：编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成，每层除了编码器组件外，还有一个额外的注意力模块，对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入：解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。例如生成单词“我”“是”等概率。 6. 生成：基于概率分布，以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 Transformer 模型用途广泛，可以用来翻译文本、写诗、写文章，甚至生成计算机代码。像 AlphaFold 2、GPT3、BERT、T5、Switch、Meena 等强大的自然语言处理（NLP）模型都建立在 Transformer 基础之上。如果想在机器学习，特别是自然语言处理方面与时俱进，至少要对 Transformer 有一定了解。
2025-03-13
Transformer是什么？
Transformer 是一种注意力模型，也被称为变形金刚模型。它源于 Google 团队在 2017 年发布的论文《Attention is All Your Needs》。 Transformer 是一种深度学习模型，核心思想是“Attention is all you need”。其主要用于处理序列数据，包括当下热门的自然语言处理（NLP）任务。与传统模型不同，Transformer 完全基于注意力机制，不依赖传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的计算架构。 基于 Transformer 的模型众多，例如最流行的 BERT，它是“来自 Transformer 的双向编码器表示”的缩写。BERT 经过在庞大文本语料库上的训练，已成为自然语言处理的通用模型，可用于文本摘要、问答、分类、命名实体识别、文本相似度、攻击性信息/脏话检测、理解用户查询等一系列任务。 此外，Transformer 不仅在自然语言处理领域表现出色，还在自然语言处理之外的领域掀起浪潮，如作曲、根据文本描述生成图像以及预测蛋白质结构。像 ChatGPT 这样的模型在闲聊中也能展现出更多的世界知识和某种程度的推理能力，能够更好地理解人类语言的含义和上下文，并生成更自然流畅的语言表达。
2025-03-06
通俗易懂地解释一下什么叫AGI，和我们平常理解的AI有什么区别
AGI 即通用人工智能，指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 与平常理解的 AI 相比，平常的 AI 往往是针对特定领域或任务进行设计和优化的，例如下围棋、图像识别等。而 AGI 涵盖了更广泛的认知技能和能力，不仅限于特定领域，包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等，并且要求这些能力达到或超过人类水平。 在 AI 发展历程中，早期的研究有对智能的宏伟目标追求，但很多研究进展是狭义地关注明确定义的任务。直到 2000 年代初，“通用人工智能”（AGI）这一名词流行起来，强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念转变，回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。 例如，GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，早期的语言模型则没有像 GPT3 这样连贯回应的能力。
2025-03-22
请解释一下AGI是什么意思
AGI 指的是通用人工智能（Artificial General Intelligence），它是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 例如，OpenAI 致力于研发实现 AGI 的技术，像 GPT 系列模型在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。人类在不断创新，从电力、晶体管、计算机、互联网，到很快可能出现的 AGI，每一代新的工具都推动着世界的进步。在未来，AGI 可能会让人们的生活在各方面获得极大的改善，比如治愈所有疾病、有更多时间陪伴家人以及充分发挥创造潜能等。
2025-03-06
langchain 大白话解释一下给我听
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程，提供了一系列工具、组件和接口，让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。 其核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链则是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 主要特点有： 1. 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，方便开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 3. 链：允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 4. 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 LangChain 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，能与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。它旨在为开发人员提供强大工具集，构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。
2025-02-08
帮我用最简单的方法解释一下时间序列模型
时间序列模型是用于分析和处理随时间变化的数据的一类模型。 例如，在评估 GPT4V 对时间序列和视频内容的理解时，会考虑其对现实世界中随时间展开的事件的理解能力，像时间预测、排序、定位、推理和基于时间的理解等。 在视频生成方面，如 Video LDM 模型，先训练图像生成器，再微调添加时间维度以生成视频。 总的来说，时间序列模型旨在理解和预测数据在时间上的变化规律和趋势。
2025-01-23
解释一下RAG
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中，如本地部署大模型以及搭建个人知识库时，利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下，RAG 常见应用于知识问答系统，其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16
解释一下RAG
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中，如本地部署大模型以及搭建个人知识库时，利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下，RAG 常见应用于知识问答系统，其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16