TRANSFORMER ARCHITECTURE

Transformer架构

基于自注意力机制的革命性架构,是GPT、BERT等大语言模型的基础

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98.5%

Transformer架构

编码器 (Encoder)

输入嵌入

位置编码

多头自注意力

残差连接

层归一化

前馈网络

解码器 (Decoder)

输出嵌入

位置编码

掩码自注意力

交叉注意力

前馈网络

线性+Softmax

自注意力机制 (Self-Attention)

注意力权重矩阵

The → cat10%

cat → cat90%

sat → cat30%

on → cat5%

the → cat5%

计算过程

计算Q、K、V

Q = XW^Q, K = XW^K, V = XW^V

通过线性变换得到查询、键、值矩阵

计算注意力分数

Score = QK^T / √d_k

计算查询和键的相似度,除以缩放因子

Softmax归一化

Attention = softmax(Score)

将分数转换为概率分布

加权求和

Output = Attention × V

用注意力权重对值进行加权求和

Transformer核心优势

并行计算

不同于RNN的序列处理,Transformer可以并行处理所有位置

训练速度快

充分利用GPU

适合大规模数据

长距离依赖

通过注意力机制直接建立任意位置之间的联系

捕获长期依赖

无梯度消失

理解全局上下文

可解释性

注意力权重可视化,了解模型关注的重点

可视化注意力

理解决策过程

便于调试优化

实际应用场景

大语言模型

GPT系列

BERT

LLaMA

机器翻译

Google翻译

DeepL

多语言翻译

同声传译

文本生成

文章写作

代码生成

对话系统

摘要生成

计算机视觉

ViT

DETR

图像分类

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