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

什么是transformer

Answer

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。

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

References

机器学习-Transformer的基本工作原理

Transformer是一种深度学习模型，核心思想是"Attention is all you need"，这句话来源于2017年由Google Brain团队发布的同名论文。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。

Character.ai：每个人都可定制自己的个性化AI

“Transformer”是一种注意力模型，也被称为变形金刚模型。该模型源于Google团队在2017年发布的一篇论文《Attention is All Your Needs》。相比于传统的序列模型，Transformer采用了完全并行的计算方式，借助GPU加速训练速度。此外，Transformer还引入了自注意力机制，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。通过海量的训练学习，大型的神经网络模型中存储了大量的知识，这些知识可以通过文字生成的方式进行展现。即使是在闲聊中，像ChatGPT这样的模型也能够表现出拥有更多的世界知识和某种程度的推理能力，这正是使它与众不同的原因。这种能力使得ChatGPT能够更好地理解人类语言的含义和上下文，并能够生成更加自然和流畅的语言表达。[Character.ai](http://Character.ai)也在研发自己的预训练大型语言模型，类似于ChatGPT。因此，在这个平台上与聊天机器人互动，也会感觉像是与真人对话一样。

解析 Transformer 模型：理解 GPT-3、BERT 和 T5 背后的模型

最流行的基于Transformer的模型之一BERT，它是“来自Transformer的双向编码器表示”（“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”）的缩写。它是谷歌的研究人员在我2018年加入公司前后引入的，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[在这里免费下载和使用](https://github.com/google-research/bert)。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。它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等等BERT证明，您可以在未标记的数据上建立非常好的语言模型，比如从Wikipedia和Reddit中提取的文本，并且这些大型的“基础”模型可以与特定领域的数据相适应，适用于许多不同的用例。最近，OpenAI创建的模型GPT-3生成真实文本的能力让人们大吃一惊。谷歌搜索去年推出的Meena是一个基于transformer的聊天机器人（akhem，对话代理），几乎可以就任何话题进行引人入胜的对话（其作者曾花了20分钟与Meena争论作为人类意味着什么）。Tansformer也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。

Others are asking
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
transformer
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。
2025-02-17
大型语言模型（LLM）基于Transformer架构的模型的优缺点是什么，有什么局限性
大型语言模型（LLM）基于 Transformer 架构的模型具有以下优点： 1. 在大量数据集上进行预训练，展现出卓越的语言处理能力，能预测接下来的 Token。 然而，也存在一些缺点和局限性： 1. 瞬态状态：天生缺乏持久的记忆或状态，需要额外的软件或系统来保留和管理上下文。 2. 概率性质：随机性导致响应的不确定性，对相同提示词可能产生不同回答。 3. 过时信息：依赖预训练数据，只能访问历史知识，无法获取实时更新。 4. 内容制造：可能生成看似合理但不准确的信息，即“幻觉”。 5. 资源密集：巨大规模意味着显著的计算和财务成本，影响可扩展性和可访问性。 6. 领域特定性：本质上通用，但通常需要特定领域数据才能在专业任务中表现出色。 7. 缺乏创造性：像一个高性能的知识检索工具，超出检索范围时表现差，甚至出现“幻觉”。面对复杂逻辑推导和新的知识推演能力不足，无法基于新的语料推演出新知识。 8. 对于特定领域或高度专业化的查询，容易产生错误信息或“幻觉”，特别是当查询超出训练数据或需要最新信息时。
2025-02-13
transformer
Transformer 是一种深度学习模型，其核心思想是“Attention is all you need”。它主要用于处理序列数据，包括当下热门的 NLP 任务，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。 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。 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 等功能强大的模型都是建立在 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 有一定的了解。
2025-02-12
LSTM/Transformer/GAN等AI技术分别是指
LSTM（Long ShortTerm Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够处理长序列数据中的长期依赖关系。 Transformer 是一种完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据的模型，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 GAN（Generative Adversarial Network）即生成对抗网络，由生成器和判别器组成，通过两者的对抗训练来生成新的数据。
2025-02-06