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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


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: 1662 来源:码农随心笔记


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。


01
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。

02
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。


03
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。


05
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。


  --THE END--  



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