神经网络Transformer架构

神经网络Transformer架构是一种基于自注意力机制的神经网络设计，专门用于处理序列数据。它通过并行计算和全局依赖建模能力，显著提升了机器翻译、文本生成等任务的效率和质量。

1. 序列建模的挑战
   传统循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）按时间步逐步处理序列，导致训练无法并行化，且长距离依赖容易丢失。例如，翻译长句子时，RNN可能遗忘句首的关键信息。

2. 自注意力机制的核心作用
   Transformer用自注意力替代循环结构。其计算步骤如下：

   • 输入表示：将词嵌入向量与位置编码相加，保留词汇语义和位置信息。
   • 查询-键-值计算：每个输入向量生成查询（Query）、键（Key）、值（Value）三组向量。
   • 注意力权重：通过查询与所有键的点积，计算注意力分数，经Softmax归一化后形成权重。
   • 加权融合：用权重对值向量加权求和，得到当前位置的上下文感知表示。
     此过程使每个位置直接访问全局信息，例如处理“它”这个词时，模型能直接关联到前文提到的“猫”。

3. 多头注意力的设计
   通过并行运行多个独立的注意力头，捕获不同类型依赖关系：

   • 某些头关注局部语法结构（如形容词修饰名词），其他头捕捉长距离逻辑关联（如代词与先行词）。
   • 各头的输出拼接后经线性层融合，增强模型表征能力。

4. 前馈网络与残差连接

   • 前馈网络：对注意力输出进行非线性变换，通过两层全连接层（如ReLU激活）增强模型容量。
   • 残差连接：每个子层（注意力/前馈）输入与输出相加，缓解深层网络梯度消失。
   • 层归一化：对残差输出标准化，稳定训练过程。

5. 编码器-解码器结构

   • 编码器：由N个相同层堆叠（如原文N=6），每层含多头自注意力和前馈网络，最终输出源序列的上下文表示。
   • 解码器：在编码器结构基础上插入交叉注意力层，使目标序列位置可关注编码器输出。解码时使用掩码注意力，确保当前位置仅访问已生成内容。

6. Transformer的优势与影响

   • 并行效率：摆脱序列顺序约束，利用GPU并行计算大幅缩短训练时间。
   • 长程依赖建模：自注意力直接连接序列任意位置，支持更复杂的语义关联。
   • 技术辐射：奠定BERT、GPT等预训练模型基础，推动NLP领域范式变革，并扩展至图像（ViT）、音频等多模态领域。