深度学习自然语言处理-Transformer模型

Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。Transformer是：“首个完全抛弃RNN的recurrence，CNN的convolution，仅用attention来做特征抽取的模型。“ 本文简介了Transformer模型。 Transformer模型是深度学习自然语言处理领域的一个里程碑式创新，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它彻底摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），转而完全依赖注意力机制来处理序列数据。这一模型的出现，尤其在机器翻译任务中表现出了卓越的性能，并逐渐成为谷歌云TPU推荐的参考模型。 在RNN模型中，由于其递归结构，长时间跨度的信息传递往往面临梯度消失或爆炸的问题，导致模型难以捕获长距离依赖。为解决这个问题，研究人员引入了注意力机制（attention）。注意力机制通过计算每个状态的"能量"（energy）并应用softmax函数来确定权重，进而对信息进行加权求和，形成"summary"，从而让模型能够关注到关键信息。 Transformer的核心在于多头注意力（multi-head attention）。每个注意力头并行地执行不同的注意力计算，每头可以看作是在寻找不同类型的信息。具体来说，每个注意力头计算的是经过线性变换后的查询（query）和键（key）之间的归一化点积。这些注意力头的组合使得模型能够从不同角度理解输入序列。 Transformer的编码器部分由一系列相同的块堆叠而成，每个块包括多头注意力、残差连接、层归一化以及一个包含ReLU激活的两层前馈神经网络。残差连接允许信息直接从前一层传递到后一层，而层归一化则有助于模型的稳定性和训练效率。 然而，Transformer模型也存在一些缺点。由于其基于注意力的架构，信息流路径长度较短，这有利于信息传递，但同时也导致了计算复杂度呈二次方增长，对大规模数据处理时的计算资源提出了较高要求。 尽管有这些挑战，Transformer模型的影响力和实用性不容忽视。后续的研究不断对其进行优化，如Transformer-XL解决了长依赖问题，而BERT等预训练模型则是基于Transformer的架构，进一步推动了自然语言处理的发展。未来，Transformer模型仍将是深度学习NLP领域的核心工具，并有望继续在语义理解和生成任务上取得新的突破。