Transformer的通俗性解释

Transformer 模型虽然听起来高大上，但其实它的核心思想非常简单。我们可以用一个通俗易懂的例子来解释它。

想象一个翻译家

假设你是一位翻译家，你需要将一篇英文文章翻译成中文。你拿到文章后，并不是逐字逐句地翻译，而是先通读全文，理解文章的主旨和结构，然后再开始翻译。

Transformer 模型就像这位翻译家

• 输入： 英文文章就像 Transformer 模型的输入。
• 理解： Transformer 模型会像翻译家一样，先“理解”输入文章的含义。
• 输出： 中文翻译就像 Transformer 模型的输出。

Transformer 如何“理解”文章？

Transformer 模型使用了一种叫做“注意力机制”的技术。它可以让模型在处理每个词语时，同时考虑到文章中其他词语的影响。

举个例子

英文句子： “The cat sat on the mat.”

• 传统模型： 传统模型可能会逐个处理每个单词，先翻译 “The”，再翻译 “cat”，以此类推。
• Transformer 模型： Transformer 模型在翻译 “cat” 这个词时，会同时考虑到 “The”、”sat”、”on”、”the”、”mat” 这些词语，因为它知道 “cat” 的含义受到这些词语的影响。

注意力机制就像“集中注意力”

你可以把注意力机制想象成翻译家在翻译时“集中注意力”。当翻译家翻译某个词语时，他会集中注意力去理解这个词语的上下文，从而更准确地翻译。

Transformer 模型的优势

• 并行处理： Transformer 模型可以同时处理整个句子，而不是像传统模型那样逐个处理，因此速度更快。
• 捕捉长距离依赖： Transformer 模型可以更好地捕捉句子中长距离的依赖关系，例如 “The cat sat on the mat” 中 “cat” 和 “mat” 之间的关系。

Transformer 模型就像一位经验丰富的翻译家，它通过注意力机制来“理解”输入，并生成高质量的输出。由于其并行处理和捕捉长距离依赖的优势，Transformer 模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功。

那么，注意力分数是怎么生成的呢？简单来说，注意力分数就是衡量一个词语对另一个词语的“关注程度”。

在 Transformer 模型中，每个词语都会生成三个向量：

• Query (Q)： 查询向量，用于查询其他词语。
• Key (K)： 键向量，用于被查询。
• Value (V)： 值向量，用于加权求和。

注意力分数的计算过程可以分为以下几个步骤：

1. 计算 Query 和 Key 的相似度：
   • 最常用的方法是点积（Dot Product），也就是把 Query 和 Key 向量对应位置的元素相乘，然后求和。
   • 你也可以用其他方法，比如余弦相似度（Cosine Similarity）。
2. 缩放（Scaling）：
   • 点积的结果通常会比较大，这可能会导致 softmax 函数的输出过于集中，影响模型效果。
   • 所以我们需要对点积结果进行缩放，通常的做法是除以 Key 向量维度的平方根。
3. Softmax 归一化：
   • 把缩放后的相似度分数通过 softmax 函数进行归一化，得到 0 到 1 之间的权重，也就是注意力分数。
   • softmax 函数的作用是让权重更合理。
4. 加权求和：
   • 把 Value 向量按照注意力分数进行加权求和，得到最终的注意力输出。

举个例子

假设我们有三个词语：

• 词语 1 的 Query 向量：Q1
• 词语 2 的 Key 向量：K2，Value 向量：V2
• 词语 3 的 Key 向量：K3，Value 向量：V3

1. 计算相似度：
   • Q1 和 K2 的点积：Q1 · K2
   • Q1 和 K3 的点积：Q1 · K3
2. 缩放：
   • 假设 Key 向量维度是 d_k，那么缩放后的相似度分数就是：
     • (Q1 · K2) / √d_k
     • (Q1 · K3) / √d_k
3. Softmax 归一化：
   • 把缩放后的相似度分数通过 softmax 函数进行归一化，得到注意力分数 α2 和 α3。
4. 加权求和：
   • 最终的注意力输出就是：α2 * V2 + α3 * V3

注意力分数的意义

• 注意力分数越高，说明对应的词语对当前词语的“关注程度”越高。
• 通过注意力机制，模型可以更好地捕捉句子中的长距离依赖关系，从而更好地理解文本的含义。