日韩欧美人妻无码精品白浆,www.大香蕉久久网,狠狠的日狠狠的操,日本好好热在线观看

自從最新的大型語言模型（LLaM）的發(fā)布，例如 OpenAI 的 GPT 系列、開源模型 Bloom 以及谷歌發(fā)布的 LaMDA 等，Transformer 模型已經(jīng)展現(xiàn)出了其巨大的潛力，并成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前沿架構(gòu)楷模。

— 01 —

什么是 Transformer 模型 ？

    在過去幾年中，Transformer 模型已經(jīng)成為高級(jí)深度學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的熱門話題。自從其在 2017 年被引入以來，Transformer 深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)已經(jīng)在幾乎所有可能的領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用和演進(jìn)。該模型不僅在自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，還對(duì)于其他領(lǐng)域，尤其是時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面，也具有巨大的幫助和潛力。

    那么，什么是 Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型？

    Transformer 模型是一種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，自 2017 年推出以來，徹底改變了自然語言處理 (NLP) 領(lǐng)域。該模型由 Vaswani 等人提出，并已成為 NLP 界最具影響力的模型之一。

    通常而言，傳統(tǒng)的順序模型（例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)）在捕獲遠(yuǎn)程依賴性和實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算方面存在局限性。為了解決這些問題，Transformer 模型引入了自注意力機(jī)制，通過廣泛使用該機(jī)制，模型能夠在生成輸出時(shí)權(quán)衡輸入序列中不同位置的重要性。

    Transformer 模型通過自注意力機(jī)制和并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，能夠更好地處理長距離依賴關(guān)系，提高了模型的訓(xùn)練和推理效率。它在機(jī)器翻譯、文本摘要、問答系統(tǒng)等多個(gè) NLP 任務(wù)中取得了顯著的性能提升。

    除此之外，Transformer 模型的突破性表現(xiàn)使得它成為現(xiàn)代 NLP 研究和應(yīng)用中的重要組成部分。它能夠捕捉復(fù)雜的語義關(guān)系和上下文信息，極大地推動(dòng)了自然語言處理的發(fā)展。

— 02 —

Transformer 模型歷史發(fā)展

    Transformer 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的歷史可以追溯到20世紀(jì)90年代初，當(dāng)時(shí) Jürgen Schmidhuber 提出了第一個(gè) Transformer 模型的概念。這個(gè)模型被稱為"快速權(quán)重控制器"，它采用了自注意力機(jī)制來學(xué)習(xí)句子中單詞之間的關(guān)系。然而，盡管這個(gè)早期的 Transformer 模型在概念上是先進(jìn)的，但由于其效率較低，它并未得到廣泛的應(yīng)用。

    隨著時(shí)間的推移和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，Transformer 在2017年的一篇開創(chuàng)性論文中被正式引入，并取得了巨大的成功。通過引入自注意力機(jī)制和位置編碼層，有效地捕捉輸入序列中的長距離依賴關(guān)系，并且在處理長序列時(shí)表現(xiàn)出色。此外，Transformer 模型的并行化計(jì)算能力也使得訓(xùn)練速度更快，推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)在自然語言處理領(lǐng)域的重大突破，如機(jī)器翻譯任務(wù)中的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型等。

    因此，盡管早期的"快速權(quán)重控制器"并未受到廣泛應(yīng)用，但通過 Vaswani 等人的論文，Transformer 模型得到了重新定義和改進(jìn)，成為現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的前沿技術(shù)之一，并在自然語言處理等領(lǐng)域取得了令人矚目的成就。

    Transformer 之所以如此成功，是因?yàn)樗軌驅(qū)W習(xí)句子中單詞之間的長距離依賴關(guān)系，這對(duì)于許多自然語言處理（NLP）任務(wù)至關(guān)重要，因?yàn)樗试S模型理解單詞在句子中的上下文。Transformer 利用自注意力機(jī)制來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，該機(jī)制使得模型在解碼輸出標(biāo)記時(shí)能夠聚焦于句子中最相關(guān)的單詞。

    Transformer 對(duì) NLP 領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。它現(xiàn)在被廣泛應(yīng)用于許多 NLP 任務(wù)，并且不斷進(jìn)行改進(jìn)。未來，Transformer 很可能被用于解決更廣泛的 NLP 任務(wù)，并且它們將變得更加高效和強(qiáng)大。

    有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Transformer 歷史上的一些關(guān)鍵發(fā)展事件，我們可參考如下所示：

    1、1990年：Jürgen Schmidhuber 提出了第一個(gè) Transformer 模型，即"快速權(quán)重控制器"。

    2、2017年：Vaswani 等人發(fā)表了論文《Attention is All You Need》，介紹了 Transformer 模型的核心思想。

    3、2018年：Transformer 模型在各種 NLP 任務(wù)中取得了最先進(jìn)的結(jié)果，包括機(jī)器翻譯、文本摘要和問答等。

    4、2019年：Transformer 被用于創(chuàng)建大型語言模型（LLM），例如 BERT 和 GPT-2，這些模型在各種 NLP 任務(wù)中取得了重要突破。

    5、2020年：Transformer 繼續(xù)被用于創(chuàng)建更強(qiáng)大的模型，例如 GPT-3，它在自然語言生成和理解方面取得了驚人的成果。

    總的來說，Transformer 模型的引入對(duì)于 NLP 領(lǐng)域產(chǎn)生了革命性的影響。它的能力在于學(xué)習(xí)長距離依賴關(guān)系并理解上下文，使得它成為眾多 NLP 任務(wù)的首選方法，并為未來的發(fā)展提供了廣闊的可能性。

— 03 —

Transformer 模型通用架構(gòu)設(shè)計(jì)

    Transformer 架構(gòu)是從 RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的編碼器-解碼器架構(gòu)中汲取靈感而來，其引入了注意力機(jī)制。它被廣泛應(yīng)用于序列到序列（seq2seq）任務(wù)，并且相比于 RNN， Transformer 摒棄了順序處理的方式。

    不同于 RNN，Transformer 以并行化的方式處理數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模的并行計(jì)算和更快速的訓(xùn)練。這得益于 Transformer 架構(gòu)中的自注意力機(jī)制，它使得模型能夠同時(shí)考慮輸入序列中的所有位置，而無需按順序逐步處理。自注意力機(jī)制允許模型根據(jù)輸入序列中的不同位置之間的關(guān)系，對(duì)每個(gè)位置進(jìn)行加權(quán)處理，從而捕捉全局上下文信息。

class EncoderDecoder(nn.Module):
    """
    A standard Encoder-Decoder architecture. Base for this and many 
    other models.
    """
    def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
        super(EncoderDecoder, self).__init__()
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
        self.src_embed = src_embed
        self.tgt_embed = tgt_embed
        self.generator = generator
        
    def forward(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
        "Take in and process masked src and target sequences."
        return self.decode(self.encode(src, src_mask), src_mask,
                            tgt, tgt_mask)
    
    def encode(self, src, src_mask):
        return self.encoder(self.src_embed(src), src_mask)
    
    def decode(self, memory, src_mask, tgt, tgt_mask):
        return self.decoder(self.tgt_embed(tgt), memory, src_mask, tgt_mask)

class Generator(nn.Module):
    "Define standard linear + softmax generation step."
    def __init__(self, d_model, vocab):
        super(Generator, self).__init__()
        self.proj = nn.Linear(d_model, vocab)
    def forward(self, x):
        return F.log_softmax(self.proj(x), dim=-1)

    針對(duì) Transformer 的模型通用架構(gòu)，我們可參考如下所示：

?

    基于如上的 Transformer 深度學(xué)習(xí)模型的整體架構(gòu)參考模型圖，我們可以看到：它由兩個(gè)主要組件組成：

    1、編碼器堆棧

    這是由 Nx 個(gè)相同的編碼器層組成的堆棧（在原始論文中，Nx=6）。每個(gè)編碼器層都由兩個(gè)子層組成：多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。多頭自注意力機(jī)制用于對(duì)輸入序列中的不同位置之間的關(guān)系進(jìn)行建模，而前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則用于對(duì)每個(gè)位置進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換。編碼器堆棧的作用是將輸入序列轉(zhuǎn)換為一系列高級(jí)特征表示。

    Transformer 編碼器的整體架構(gòu)。我們?cè)?Transformer 編碼器中使用絕對(duì)位置嵌入，具體可參考如下：

    2、解碼器堆棧

    這也是由 Nx 個(gè)相同的解碼器層組成的堆棧（在原始論文中，Nx=6）。每個(gè)解碼器層除了包含編碼器層的兩個(gè)子層外，還包含一個(gè)額外的多頭自注意力機(jī)制子層。這個(gè)額外的自注意力機(jī)制用于對(duì)編碼器堆棧的輸出進(jìn)行關(guān)注，并幫助解碼器對(duì)輸入序列中的信息進(jìn)行解碼和生成輸出序列。

    在編碼器和解碼器堆棧之間，還有一個(gè)位置編碼層。這個(gè)位置編碼層的作用是利用序列的順序信息，為輸入序列中的每個(gè)位置提供一個(gè)固定的編碼表示。這樣，模型可以在沒有遞歸或卷積操作的情況下，利用位置編碼層來處理序列的順序信息。

    Transformer 解碼器的整體架構(gòu)，具體可參考如下所示：

    在實(shí)際的場(chǎng)景中，兩者的互動(dòng)關(guān)系如下：

— 04 —

什么是 Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

    眾所周知，Transformer 在處理文本序列、基因組序列、聲音和時(shí)間序列數(shù)據(jù)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中起著關(guān)鍵作用。其中，自然語言處理是 Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常見的應(yīng)用領(lǐng)域。

    當(dāng)給定一個(gè)向量序列時(shí)，Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)對(duì)這些向量進(jìn)行編碼，并將其解碼回原始形式。而 Transformer 的注意力機(jī)制則是其不可或缺的核心組成部分。注意力機(jī)制表明了在輸入序列中，對(duì)于給定標(biāo)記的編碼，其周圍其他標(biāo)記的上下文信息的重要性。

    打個(gè)比方，在機(jī)器翻譯模型中，注意力機(jī)制使得 Transformer 能夠根據(jù)所有相關(guān)單詞的上下文，將英語中的"it"正確翻譯為法語或西班牙語中的性別對(duì)應(yīng)的詞匯。 Transformers 能夠利用注意力機(jī)制來確定如何翻譯當(dāng)前單詞，同時(shí)考慮其周圍單詞的影響。

    然而，需要注意的是，Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代了早期的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）等模型，成為了更為先進(jìn)和有效的選擇。

    通常而言，Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受輸入句子并將其編碼為兩個(gè)不同的序列：

    1、詞向量嵌入序列

    詞向量嵌入是文本的數(shù)字表示形式。在這種情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理轉(zhuǎn)換為嵌入表示的單詞。字典中的單詞在嵌入表示中表示為向量。

    2、位置編碼器序列

    位置編碼器將原始文本中單詞的位置表示為向量。Transformer 將詞向量嵌入和位置編碼結(jié)合起來。然后，它將組合結(jié)果發(fā)送到各個(gè)編碼器，然后是解碼器。

    與 RNN 和 LSTM 按順序提供輸入不同，Transformer 同時(shí)提供輸入。每個(gè)編碼器將其輸入轉(zhuǎn)換為另一個(gè)向量序列，稱為編碼。

    解碼器以相反的順序工作。它將編碼轉(zhuǎn)換回概率，并根據(jù)概率生成輸出單詞。通過使用 softmax 函數(shù)，Transformer 可以根據(jù)輸出概率生成句子。

    每個(gè)解碼器和編碼器中都有一個(gè)稱為注意力機(jī)制的組件。它允許一個(gè)輸入單詞使用其他單詞的相關(guān)信息進(jìn)行處理，同時(shí)屏蔽不包含相關(guān)信息的單詞。

    為了充分利用 GPU 提供的并行計(jì)算能力，Transformer 使用多頭注意力機(jī)制進(jìn)行并行實(shí)現(xiàn)。多頭注意力機(jī)制允許同時(shí)處理多個(gè)注意力機(jī)制，從而提高計(jì)算效率。

    相比于 LSTM 和 RNN，Transformer 深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)勢(shì)之一是能夠同時(shí)處理多個(gè)單詞。這得益于 Transformer 的并行計(jì)算能力，使得它能夠更高效地處理序列數(shù)據(jù)。

— 05 —

常見的 Transformer 模型

    截止目前，Transformer 是構(gòu)建世界上大多數(shù)最先進(jìn)模型的主要架構(gòu)之一。它在各個(gè)領(lǐng)域取得了巨大成功，包括但不限于以下任務(wù)：語音識(shí)別到文本轉(zhuǎn)換、機(jī)器翻譯、文本生成、釋義、問答和情感分析。這些任務(wù)中涌現(xiàn)出了一些最優(yōu)秀和最著名的模型。

基于 Transformer 的模型體系圖

    1、BERT（雙向編碼器表示的 Transformer ）

   作為一種由 Google 設(shè)計(jì)的技術(shù)，針對(duì)自然語言處理而開發(fā)，基于預(yù)訓(xùn)練的 Transformer 模型，當(dāng)前被廣泛應(yīng)用于各種 NLP 任務(wù)中。

    在此項(xiàng)技術(shù)中，雙向編碼器表示轉(zhuǎn)化為了自然語言處理的重要里程碑。通過預(yù)訓(xùn)練的 Transformer 模型，雙向編碼器表示（BERT）在自然語言理解任務(wù)中取得了顯著的突破。BERT 的意義如此重大，以至于在 2020 年，幾乎每個(gè)英語查詢?cè)?Google 搜索引擎中都采用了 BERT 技術(shù)。

    BERT 的核心思想是通過在大規(guī)模無標(biāo)簽的文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)到豐富的語言表示。BERT 模型具備雙向性，能夠同時(shí)考慮一個(gè)詞在上下文中的左側(cè)和右側(cè)信息，從而更好地捕捉詞語的語義和語境。

    BERT 的成功標(biāo)志著 Transformer 架構(gòu)在 NLP 領(lǐng)域的重要地位，并在實(shí)際應(yīng)用中取得了巨大的影響。它為自然語言處理領(lǐng)域帶來了重大的進(jìn)步，并為搜索引擎等應(yīng)用提供了更準(zhǔn)確、更智能的語義理解。

    2、GPT-2 / GPT-3（生成預(yù)訓(xùn)練語言模型）

    生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformer 2和3分別代表了最先進(jìn)的自然語言處理模型。其中，GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種開源的 AI 模型，專注于處理自然語言處理（NLP）相關(guān)任務(wù)，如機(jī)器翻譯、問答、文本摘要等。

    上述兩個(gè)模型的最顯著區(qū)別在于“規(guī)?！焙汀肮δ堋?。具體而言，GPT-3 是最新的模型，相比于 GPT-2，其引入了許多新的功能和改進(jìn)。除此之外，GPT-3 的模型容量達(dá)到了驚人的 1750 億個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)參數(shù)，而 GPT-2 只有 15 億個(gè)參數(shù)。

    具備如此巨大的參數(shù)容量，GPT-3 在自然語言處理任務(wù)中展現(xiàn)出了令人驚嘆的性能。它具備更強(qiáng)大的語言理解和生成能力，能夠更準(zhǔn)確地理解和生成自然語言文本。此外，GPT-3 在生成文本方面尤為出色，能夠生成連貫、富有邏輯的文章、對(duì)話和故事。

    GPT-3 的性能提升得益于其龐大的參數(shù)規(guī)模和更先進(jìn)的架構(gòu)設(shè)計(jì)。它通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使得模型能夠?qū)W習(xí)到更深入、更全面的語言知識(shí)，從而使得 GPT-3 能夠成為目前最強(qiáng)大、最先進(jìn)的生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformer 模型之一。

    當(dāng)然，除了上面的 2 個(gè)核心模型外，T5、BART 和 XLNet 也是 Transformer（Vaswani 等人，2017）家族的成員。這些模型利用 Transformer 的編碼器、解碼器或兩者來進(jìn)行語言理解或文本生成。由于篇幅原因，暫不在本篇博文中贅述。

— 05 —

Transformer 模型并不是完美的

    與基于 RNN 的 seq2seq 模型相比，盡管 Transformer 模型在自然語言處理領(lǐng)域取得了巨大的成功，然而，其本身也存在一些局限性，主要包括以下幾個(gè)方面：

    1、高計(jì)算資源需求

    Transformer 模型通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練和推理。由于模型參數(shù)眾多且復(fù)雜，需要顯著的計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源來支持其運(yùn)行，從而使得在資源受限的環(huán)境下應(yīng)用 Transformer 模型變得相對(duì)困難。

    2、長文本處理困難

    在某些特定的場(chǎng)景下，由于 Transformer 模型中自注意力機(jī)制的特性，其對(duì)于長文本的處理存在一定的困難。隨著文本長度的增加，模型的計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)需求也會(huì)顯著增加。因此，對(duì)于超長文本的處理，Transformer 模型可能會(huì)面臨性能下降或無法處理的問題。

    3、缺乏實(shí)際推理機(jī)制    

    在實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，Transformer 模型通常是通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)來實(shí)現(xiàn)高性能，從而使得模型在實(shí)際推理過程中對(duì)于新領(lǐng)域或特定任務(wù)的適應(yīng)性有限。因此，對(duì)于新領(lǐng)域或特定任務(wù)，我們往往需要進(jìn)行額外的訓(xùn)練或調(diào)整，以提高模型的性能。

    4、對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴性

    Transformer 模型在預(yù)訓(xùn)練階段需要大量的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這使得對(duì)于資源受限或特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺的情況下應(yīng)用 Transformer 模型變得困難。此外，模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性也有一定的依賴性，不同質(zhì)量和領(lǐng)域的數(shù)據(jù)可能會(huì)對(duì)模型的性能產(chǎn)生影響。

    5、缺乏常識(shí)推理和推理能力

    盡管 Transformer 模型在語言生成和理解任務(wù)上取得了顯著進(jìn)展，但其在常識(shí)推理和推理能力方面仍存在一定的局限性。模型在處理復(fù)雜推理、邏輯推斷和抽象推理等任務(wù)時(shí)可能表現(xiàn)不佳，需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。

    盡管存在這些局限性，Transformer 模型仍然是當(dāng)前最成功和最先進(jìn)的自然語言處理模型之一，為許多 NLP 任務(wù)提供了強(qiáng)大的解決方案。未來的研究和發(fā)展努力將有助于克服這些局限性，并推進(jìn)自然語言處理領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

Reference ：

[1] https://developers.google.com/machine-learning

[2] https://www.turing.com/kb/brief-introduction-to-transformers-and-their-power

閱讀原文：https://cloud.tencent.com/developer/article/2332194