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居然可以这样理解【Transformer】，中学生都能看懂！

发布日期：2024-09-29 19:16:44 浏览次数： 2431

作者：码农随心笔记

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Transformer 是大语言模型中的一种重要运行机制，它为大语言模型（LLM）提供了一种高效、灵活且强大的方法来处理和理解复杂的语言信息，它使得大模型能够更好地理解和生成人的语言。今天我用深入浅出的方式为各位同学简单介绍Transformer，本篇的目的不是深入探讨Transformer的原理，没有羞涩难懂的概念和数学模型，如果你有中学生的水平，相信读完本篇后能对Transformer有一个基本的认识。

当然，如果想深入了解的同学，可以搜寻其它关于Transformer的论文和教学书本，毕竟Transformer很多概念和知识不是一两篇文章能够解析清楚，我在这里先点赞一下有意继续深挖Transformer知识点的同学，文末会送大家一个福利，很适合深入理解大语言模型的原理知识。

Transformer诞生背景

在Transformer出现之前，许多自然语言处理（NLP）任务主要依赖于像RNN（循环神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）这样的模型。这些模型的问题在于它们处理序列数据时是顺序进行的，这意味着处理长序列时效率低下，而且很难并行计算。

Transformer是一个基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的模型，它的设计目的是为了解决顺序计算的瓶颈，使得模型可以并行处理输入数据，同时还能捕捉到序列中不同位置的词与词之间的关系。

Transformer是做什么用的

大语言模型就像人的大脑，它需要理解、记忆和生成语言。而Transformer 就是这个大脑中最重要的“认知模块”，扮演着以下关键角色

1. 理解语言：就像我们阅读一段文字时，会理解每个词语的意思，并把握句子的整体含义一样，Transformer 能够通过其强大的“注意力机制”来理解输入文本的语义。它能够关注文本中重要的词语，并捕捉词语之间的关系，从而深刻地理解文本的含义。

2. 记忆信息：大语言模型需要记住大量的知识和信息，以便在生成文本时能够运用。Transformer 的“编码器”层就像一个高效的记忆系统，它能够将输入文本的语义信息编码成一系列向量，并将其存储起来，供后续使用。

3. 生成文本：就像我们根据自己的理解和记忆，写出一段话一样，Transformer 的“解码器”层能够根据编码器的输出，逐步生成目标文本。它能够利用注意力机制来关注已生成的文本，并根据上下文信息预测下一个词语，从而生成流畅、连贯的文本。

举个例子：假如你正在读一本非常厚的教科书，目的是为了理解了这本书之后再去参加考试，读书学习的过程中，你需要记住书中的每一个细节，并且理解它们之间的关系。传统的模型（如RNN）就只能一页一页地读这本书，读到后面可能会忘记前面读的内容。而Transformer就像是有了超能力，可以同时看所有的页数，并且能立即理解任何一个词和整本书中其他词的关系。这就是Transformer在大语言模型中的神奇作用了，具体它是如何做到的呢？我们继续分析。

工作原理

上图是Transformer 的架构图，图中显示了Transformer 中的数据流向，但其中的知识体系需要大篇文字才能解析明白。这里让我们先根据之前分析Transformer 所拥有的各种能力，来拆解一下它的工作原理：

1. 把句子拆分成“词语”：就像把一段话拆分成一个个单词一样，Transformer 首先会把输入的句子分解成一个个“词嵌入”（Word Embedding），每个词嵌入是一个向量，包含了这个词的语义信息。

2. “自注意力机制”：这是Transformer的核心！就像人在阅读一段话时，会特别关注某些关键的词语，而忽略一些不重要的词语。Transformer 的自注意力机制就模拟了这个过程。它会计算每个词语与其他所有词语之间的“关联度”，从而决定哪些词语更重要，应该给予更多关注。

3. “编码器-解码器”结构：Transformer 通常由多个“编码器”层和多个“解码器”层组成。

编码器：负责理解输入句子的含义，将输入句子转换成一系列向量表示。
解码器：负责根据编码器的输出，生成目标语言的句子。

4. 并行计算：Transformer 的一个重要特点是可以并行处理句子中的所有词语，这使得它比传统的循环神经网络（RNN）更快，更有效。

总结

Transformer模型在机器翻译、文本生成、语音识别等领域取得了巨大成功。著名的应用如BERT（用于理解语言上下文的模型）和GPT（用于生成文本的模型）都是基于Transformer的，并在以下一些应用场景中大规模部署：

机器翻译：必应翻译等翻译软件的核心技术。
文本摘要： 自动生成文章的摘要。
问答系统： 回答用户提出的问题。
聊天机器人：与人类进行自然流畅的对话。
文本生成： 写作辅助、创作故事等。

Transformer通过引入自注意力机制，摆脱了传统序列模型的顺序处理限制，使得语言模型可以更高效地处理和理解语言，同时在性能上也有了显著的提升。它让AI在阅读理解和语言生成时，不再是逐字逐句地读，而是可以眼看全文，理解其中的关联和重点，它让AI在处理语言任务时更像是一个真正理解语言的人，而不是一个按部就班的机器。

总而言之，Transformer 是大语言模型的核心组件，它赋予了模型强大的语言理解、记忆和生成能力，是实现人工智能自然语言处理突破的关键技术。Transformer的大量应用，让我们人类开始把AI当人看。

最后，推荐一个3D展示大语言模型原理的网页：https://bbycroft.net/llm，建议用电脑打开，虽然是英文的，但这里能够以三维图形的方式向你讲解Transformer运行的全过程，很值得想要深入了解大模型的同学去学习一下。