transformer原理详解

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。它主要用于处理序列数据，包括热门的 NLP 任务。与传统模型不同，Transformer 完全基于注意力机制，不使用传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的计算架构。 Transformer 采用完全并行的计算方式，借助 GPU 加速训练速度，并引入自注意力机制，能够直接对输入序列中的每个位置进行编码和解码，从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。 最流行的基于 Transformer 的模型之一是 BERT，它是“来自 Transformer 的双向编码器表示”（“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”）的缩写。BERT 已进入几乎所有的 NLP 项目，包括谷歌搜索。它可以扩展来解决一系列不同的任务，如文本摘要、问答、分类、命名实体识别、文本相似度、攻击性信息/脏话检测、理解用户的查询等。 此外，Transformer 不仅在自然语言处理领域发挥重要作用，如谷歌搜索去年推出的基于 Transformer 的聊天机器人 Meena，还在自然语言处理之外掀起了浪潮，例如作曲、根据文本描述生成图像以及预测蛋白质结构。

Transformer 是一种基于注意力机制的编码器解码器模型，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：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。 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。 最流行的基于 Transformer 的模型之一 BERT，是“来自 Transformer 的双向编码器表示”的缩写。它被谷歌的研究人员引入，很快就进入了几乎所有的 NLP 项目，包括谷歌搜索。BERT 不仅指模型体系结构，还指经过训练的模型本身，您可以在。谷歌的研究人员在一个庞大的文本语料库上对它进行了训练，它已经成为一种用于自然语言处理的通用模型，可以扩展来解决一系列不同的任务，比如： 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 理解用户的查询 Transformer 基于 2017 年发表的一篇名为《Attention Is All You Need》的论文。尽管 Transformers 之前的所有模型都能够将单词表示为向量，但这些向量并不包含上下文。单词的用法会根据上下文而变化。Transformer 模型由编码器和解码器组成。编码器对输入序列进行编码并将其传递给解码器，解码器解码相关任务的表示。编码组件是一堆相同数量的编码器。介绍 Transformers 的研究论文将六个编码器堆叠在一起。六不是一个神奇的数字，它只是一个超参数。编码器在结构上都是相同的，但具有不同的权重。 Transformer 不仅在自然语言处理领域表现出色，如 BERT、GPT3、Meena 等模型，还在自然语言处理之外掀起了一股浪潮，例如作曲、根据文本描述生成图像以及预测蛋白质结构。

Transformer 是一种深度学习模型，其核心思想是“Attention is all you need”。以下为您详细介绍其工作流程： 假设我们有一个英文句子“I am a student”需要翻译成中文。 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）：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。 Transformer 主要用于处理序列数据，包括现在最火的 NLP 任务。与之前的模型不同，Transformer 完全基于注意力机制，不使用传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的计算架构。它可以用来翻译文本、写诗、写文章，甚至生成计算机代码。像 GPT3、BERT、T5 等功能强大的自然语言处理（NLP）模型都是基于 Transformer 模型。如果您想在机器学习，特别是自然语言处理方面与时俱进，至少要对 Transformer 有一定的了解。

Transformer 的工作流程可以通过一个简单的例子来解释，比如将英文句子“I am a student”翻译成中文： 1. 输入嵌入（Input Embeddings）：将每个单词映射为一个向量，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，让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，一是多头注意力机制（MultiHead Attention）用于捕捉单词间的依赖关系，二是前馈神经网络（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。 此外，aaronxic 从自己实际入坑的经验出发，总结梳理了新手友好的 transformer 入坑指南，计划从以下五个方面进行介绍： 1. 算法 1：NLP 中的 transformer 网络结构。 2. 算法 2：CV 中的 transformer 网络结构。 3. 算法 3：多模态下的 transformer 网络结构。 4. 训练：transformer 的分布式训练。 5. 部署：transformer 的 tvm 量化与推理。 同时，aaronxic 还针对 perplexity 指标进行了介绍，会先从大家熟悉的 entropy 指标开始，逐步介绍针对自然语言的改进版 Ngram Entropy 指标，最后介绍基于此改进的 perplexity 指标。

Transformer 是自然语言处理领域中的一种重要模型架构。以下是一些与 Transformer 相关的内容： 在“皇子：LLM 经典论文速读版，看完感觉自己通透了”中，Transformer 是众多被讨论的模型之一，与 GPT1、BERT 等一同被提及。 在“Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】”中，从核心本质上看，Sora 是一个具有灵活采样维度的扩散变压器。 在“机器之心的进化/理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命”中，有众多与 Transformer 相关的参考资料，如“Attention Is All You Need”论文等。

Transformer 是一种深度学习模型，其核心思想是“Attention is all you need”。以下为您详细介绍其工作流程： 假设我们有一个英文句子“I am a student”需要翻译成中文。 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）：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。 Transformer 主要用于处理序列数据，包括现在最火的 NLP 任务。与之前的模型不同，Transformer 完全基于注意力机制，不使用传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的计算架构。它可以用来翻译文本、写诗、写文章，甚至生成计算机代码。像 GPT3、BERT、T5 等功能强大的自然语言处理（NLP）模型都是基于 Transformer 模型构建的。如果您想在机器学习，特别是自然语言处理方面与时俱进，对 Transformer 有一定的了解是很有必要的。

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以下是关于 AI 原理的相关内容： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据无标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因层数多称为深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，无需依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

基于多模态大模型的具身智能技术原理主要包括以下方面： 决策模块是具身智能系统的核心，负责接收感知模块的环境信息，进行任务规划和推理分析，以指导行动模块生成动作。早期决策模块主要依赖人工编程规则和专用任务算法，而基于近端策略优化算法和 Qlearning 算法的强化学习方法在具身智能自主导航等任务中展现出更好的决策灵活性，但在复杂环境适应能力等方面存在局限。 大模型的出现极大增强了具身智能体的智能程度，提高了环境感知、语音交互和任务决策能力。具身智能体的大模型是 AIGA，调用机械臂、相机等身体部件，其发展方向是视觉语言动作模型（VLA）和视觉语言导航模型（VLN）。 VLA 输入语言、图像或视频流，输出语言和动作，在统一框架内融合互联网、物理世界和运动信息，实现从自然语言指令到可执行动作指令的直接转换。 VLN 输入语言、图像或视频流，输出语言和移动轨迹，用于统一指令输入框架，使大模型直接生成运动方向、目标物体位置等操作信息。 Google Deepmind 从大模型入手打造具身智能，率先提出 Robotics Transformer 系列模型，如 RT1 等，并不断升级。RT1 基于模仿学习中的行为克隆学习范式，输入短的图像序列和指令，输出每个时间步的动作。随着数据量增加，有从分层模型过渡到端到端模型的趋势。 北大 HMI Lab 团队构建了全新的 RoboMamba 多模态大模型，使其具备视觉常识任务和机器人相关任务的推理能力。 在具身智能应用中，更强调“动态”学习方式，如强化学习、模拟学习等，让机器人与环境不断交互学习，通过奖励机制优化行为，获得最优决策策略，摒弃传统控制论算法物理建模的弊端。

基于世界模型的具身智能技术原理主要包括以下方面： 谷歌发布的世界模型 Genie： 能够学习一致的动作空间，可能适合训练机器人，打造通用化的具身智能。 其架构中的多个组件基于 Vision Transformer构建而成，为平衡模型容量与计算约束，在所有模型组件中采用内存高效的 STtransformer 架构。 Genie 包含三个关键组件：潜在动作模型（Latent Action Model，LAM）用于推理每对帧之间的潜在动作；视频分词器（Tokenizer）用于将原始视频帧转换为离散 token；动态模型给定潜在动作和过去帧的 token，用来预测视频的下一帧。潜在动作模型以完全无监督的方式学习潜在动作。 相关论文《Genie:Generative Interactive Environments》已公布，论文地址为 https://arxiv.org/pdf/2402.15391.pdf，项目主页为 https://sites.google.com/view/genie2024/home?pli=1 ，论文的共同一作多达 6 人，包括华人学者石宇歌。 具身智能算法层： 机器人创业公司 Covariant 推出的首个机器人基础模型 RFM1 是基于真实任务数据训练的机器人大模型，共有 80 亿参数，是基于文本、图片、视频、机器人动作、传感器信息等多模态数据进行训练的 any to any 序列模型。 RFM1 将机器人的实际动作也视作 Token，其 token 包括多种模态，每个模块都有专门的 tokenizer 进行处理。操作只有一个——预测下一个 token。 RFM1 对物理世界的理解源自于其学习生成视频的过程，通过接受初始图像和机器人动作的输入，预测接下来视频帧的变化，掌握了模拟世界每个瞬间变化的低层次世界模型。 行业进展： 李飞飞在 AI 3D 生成领域的工作极大地加速了进展，通过对 3D 物体的生成所构建出的世界，再进行降维的视频生成，生成的视频自然符合物理世界的规律，生成的世界也可交互。 世界模型开启了在虚拟世界中预训练机器人的可能，这个虚拟世界完全符合物理规律，可以快速生成无限场景，支持并行训练多个任务，大幅降低试错成本，加速机器人的学习过程，为实现更复杂的机器人行为打开可能。这种进步正在催生新的应用可能，如更自然的人机交互界面、更安全的机器人控制系统、更高效的虚拟训练平台等。世界模型也在改变 AI 理解和交互世界的基本方式。

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

OCR 大模型的原理如下： 1. 生成式：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，一开始给定提示词，大模型结合自身存储的知识进行计算推理，算出下一个单词的概率并输出，新的输出与过去的输入一起成为新的输入来计算下一个词，直到计算出的概率最大时结束输出。 2. 预训练：大模型“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的，这个预先学习并把对知识的理解存储记忆在“脑袋”里的过程称为预训练。预训练需要花费大量时间和算力资源，且在没有其他外部帮助的情况下，大模型所知道的知识信息可能不完备和滞后。 3. 规模效应：参数规模的增加使得大模型实现了量变到质变的突破，最终“涌现”出惊人的“智能”。就像人类自身，无论是物种进化还是个体学习成长，都有类似“涌现”的结构。