福州网站建设哪家好,wordpress图集主题,服装网站建设规划书需求分析,任何网站都可以做谷歌推广的吗**《Attention Is All You Need》**这篇论文是AI领域#xff0c;尤其是自然语言处理#xff08;NLP#xff09;发展史上的一座里程碑。它提出了一个名为 Transformer 的全新模型架构#xff0c;为今天我们所熟知的GPT、BERT等所有大型语言模型#xff08;LLM#xff09;奠…**《Attention Is All You Need》**这篇论文是AI领域尤其是自然语言处理NLP发展史上的一座里程碑。它提出了一个名为 Transformer 的全新模型架构为今天我们所熟知的GPT、BERT等所有大型语言模型LLM奠定了基础。
我可以从以下几个方面为你深入浅出地解读这篇论文 一句话总结
这篇论文的核心思想是我们可以完全抛弃传统的循环网络RNN和卷积网络CNN结构仅用“注意力机制”Attention Mechanism来构建一个性能更强、训练速度更快的序列到序列模型。 核心贡献与创新点
这篇论文的颠覆性体现在以下几个关键点
1. 抛弃循环拥抱并行解决了“慢”的问题 之前的问题在Transformer之前处理序列数据如句子的主流模型是RNN循环神经网络及其变体LSTM、GRU。RNN的特点是“循环”即像人阅读一样一个词一个词地按顺序处理。 缺点1 (慢)这种顺序处理导致无法并行计算。要处理第10个词必须先处理完前9个词这在处理长句子时效率极低限制了模型的训练速度和规模。 缺点2 (遗忘)对于很长的句子RNN很容易“忘记”前面重要的信息导致长距离依赖问题。 Transformer的方案Transformer完全抛弃了循环结构。它一次性将整个句子输入模型通过“自注意力机制”直接计算句子中任意两个词之间的关系不受距离限制。这使得模型可以大规模并行计算极大地提升了训练效率为训练万亿参数的大模型打开了大门。
2. 自注意力机制Self-Attention模型的核心灵魂
这是论文标题“Attention Is All You Need”的精髓所在。 是什么自注意力机制允许模型在处理一个词时能够“关注”到句子中所有其他的词并根据相关性给它们分配不同的“注意力权重”。权重越高的词代表对当前词的理解越重要。 例子在句子 The animal didnt cross the street because it was too tired 中模型在处理单词 it 时自注意力机制会让 it 对 animal 产生非常高的注意力权重从而理解 it 指代的是 animal而不是 street。 技术实现Q, K, V 模型为了实现这一点每个输入的词都会被赋予三个不同的向量 Query (查询, Q): 代表当前词可以理解为“我想查找和谁有关”。 Key (键, K): 代表句子中其他的词可以理解为“我是这个词这是我的‘标签’供你查询”。 Value (值, V): 也代表句子中其他的词可以理解为“这是我的实际‘内容’”。 计算过程用当前词的 Q 去和所有词包括自己的 K 做点积计算相似度得到的分数经过缩放Scale和Softmax归一化后就成了注意力权重。然后用这些权重去加权求和所有词的 V就得到了一个融合了全局上下文信息的新向量来表示当前词。
3. 多头注意力Multi-Head Attention 是什么只用一种方式计算注意力可能比较片面。多头注意力机制就像让多个“专家”从不同角度比如语法、语义、指代关系等同时去分析句子中词与词之间的关系。 工作方式它将原始的Q, K, V向量在维度上切分成多份比如8个“头”每个头独立进行一次自注意力计算最后将所有头的结果拼接起来。这让模型能够捕捉到更丰富、更多样的依赖关系。
4. 位置编码Positional Encoding解决了“顺序”问题 问题既然抛弃了循环结构模型如何知道词的顺序对于模型来说“猫追老鼠”和“老鼠追猫”的输入在没有顺序信息时是一样的。 解决方案论文提出在词的输入向量Embedding中加入一个“位置编码”向量。这个向量是用sin和cos三角函数生成的它能唯一地表示每个词在句子中的绝对位置和相对位置。这样模型在并行处理时也能感知到词语的顺序。
5. 编码器-解码器架构Encoder-Decoder Architecture
Transformer模型本身是一个用于序列到序列任务如机器翻译的架构。 编码器Encoder由多层相同的模块堆叠而成论文中是6层。每一层都包含一个多头自注意力层和一个前馈神经网络层。编码器的作用是“阅读”和“理解”整个输入句子例如一句英文并生成包含丰富上下文信息的向量表示。 解码器Decoder也由多层相同的模块堆叠而成。解码器的作用是根据编码器的理解生成目标序列例如翻译后的法文。解码器每一层比编码器多了一个**“编码器-解码器注意力”层**它允许解码器在生成每个词时能够“关注”输入句子中不同部分的信息。 为什么这篇论文如此重要 性能霸主Transformer在当年的机器翻译任务上取得了SOTAState-of-the-art即当时最好的成绩证明了其架构的优越性。 并行计算的革命它彻底解放了GPU的并行计算能力使得在海量数据上训练超大规模模型成为可能。没有这种并行性就没有今天的GPT-4。 大语言模型的基石几乎所有现代的大型语言模型都基于Transformer架构。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 系列使用的是Transformer的解码器部分。 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 使用的是Transformer的编码器部分。 T5 等模型则使用了完整的Encoder-Decoder架构。 一个简单的比喻来理解整个过程
想象一个国际翻译项目 输入句子一份英文项目需求文档。 位置编码给文档的每一页打上页码这样大家就知道顺序了。 编码器Encoder团队英文专家组 团队里的每个专家代表一个词拿到文档后不是自己埋头看而是开一个大会。 在会上每个专家都会就自己负责的部分一个词向所有人提问并听取所有其他专家的意见自注意力。 他们还会从不同角度语法、商业逻辑、技术细节进行多轮讨论多头注意力。 最终他们对整个英文文档形成了深刻且统一的理解并产出一份详尽的“理解备忘录”上下文向量。 解码器Decoder团队法文写作组 他们开始写最终的法文版报告。 每写一个法文词他们都会 回顾自己已经写好的部分确保上下文连贯解码器的自注意力。 同时抬头查阅英文专家组写好的那份“理解备忘录”看看当前最应该参考英文文档的哪一部分编码器-解码器注意力。 就这样一个词一个词地最终生成了高质量的法文翻译稿。
总结来说《Attention Is All You Need》不仅是提出了一种新模型更是提出了一种全新的、基于并行计算和注意力机制的思维范式彻底改变了AI领域的发展轨迹。
