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transformer

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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、GPT-3、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。

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References

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。

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。

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

原文链接：https://daleonai.com/transformers-explained作者：Dale Markowitz（@Google Labs，领导生成式AI的宣传和教育）发表时间：2021年5月6日翻译：数据派THU（译者：王可汗，校对：和中华），略有修改中文翻译原地址：https://mp.weixin.qq.com/s/kfsW7ccYUAGp1AHWWF6c1w《[A16Z整理的AI典藏](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/F8OMwrI3TisTPokQAJHcMG2knBh)》入门第四篇你知道这句话吗，当你有一把锤子的时候，所有东西看起来都像钉子？在机器学习中，我们似乎真的发现了一种神奇的锤子。实际上，在这个模型面前所有东西都是钉子，这就是Transformer模型。Transformer模型可以用来翻译文本、写诗、写文章，甚至生成计算机代码。事实上，我在daleonai.com上写的很多惊人的研究都是建立在Transformer基础之上，比如AlphaFold 2，它是一种从基因序列中预测蛋白质结构的模型，以及GPT-3、BERT、T5、Switch、Meena等功能强大的自然语言处理（NLP）模型。你可能会说，他们不仅仅是遇到了……呃，先往下说吧。如果你想在机器学习，特别是自然语言处理方面与时俱进，你至少要对Transformer有一点了解。所以在这篇文章中，我们将讨论它们是什么，它们是如何工作的以及为什么它们如此有影响力。

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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
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
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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