第5节：Transformer模型结构
- 注意力机制：当前流行的神经网络模型核心，Transformer模型以此为基础构建。
- Transformer结构组件：包括Self-Attention（自注意力机制）、Feed-Forward层、Norm层、Dropout层和Linear层。
- Token Embedding：输入文本的token化表示，维度为(token数量 × embedding维度)。
- Self-Attention：Transformer模型的核心操作，采用稀疏自注意力机制以提高效率。
- 稀疏Transformer：通过选择性计算注意力权重来减少计算量和提高模型效率。
- 稀疏自注意力机制：仅计算重要token的注意力权重，忽略不重要的token。
- 多头注意力机制：通过多次注意力计算来让模型关注不同信息，增强模型的表达能力。
- Normalization（正规化） ：在Attention模块前使用，帮助模型训练快速收敛，常用的是Layer Normalization。
- Dropout机制：防止模型过拟合，通过随机置零某些元素来简化模型。
- ResNet残差模块：Attention模块的输入和输出叠加，防止梯度消失或爆炸，有助于模型训练。
- Linear Feed-forward全连接层：增加模型参数，提升模型拟合能力。
Transformer模型的特点：
- 自注意力机制是核心，通过稀疏化处理减轻计算负担。
- 通过多头注意力机制提升模型对不同信息的捕捉能力。
- Normalization和残差计算增强模型的适应性和训练稳定性。
- Dropout和全连接层平衡模型复杂度和训练难度。
Transformer模型的应用：
- 从GPT3开始，Transformer模型被广泛应用于各种语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。
- Sparse Transformer有助于提高模型的计算效率和训练速度。
Transformer模型的改进：
- 通过稀疏化处理和多头注意力机制，Transformer模型在处理大规模语言模型时更加高效和准确。
- Normalization和Dropout机制的引入使得模型训练更加稳定，减少了过拟合的风险。
Transformer模型的未来：
- Transformer模型的结构和机制将继续优化，以适应更复杂的语言处理任务。
- 模型的计算效率和泛化能力将是未来研究的重点。
- Transformer模型和自注意力机制（Self-Attention Mechanism）之间存在一定的联系和区别：
- 自注意力机制是Transformer模型的核心组成部分。自注意力机制允许模型在处理序列数据时，能够考虑到序列内部元素之间的关系，从而捕捉长距离依赖关系 。它是注意力机制（Attention Mechanism）的一种特殊形式，其中查询（Query）、键（Key）和值（Value）都来自同一个输入序列 。
- Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，专门为解决自然语言处理中的序列到序列（sequence-to-sequence）问题而设计 。Transformer模型完全依靠自注意力机制来计算输入和输出的表示，不使用循环神经网络（RNNs）或卷积网络（CNNs），这使得它能够更有效地处理长序列数据，并实现并行化计算 。
- 注意力机制是一个更广泛的概念，它包括自注意力机制在内的多种不同的注意力计算方式。在非自注意力机制中，查询和键来自不同的序列，例如在机器翻译的编码器-解码器模型中，键来自编码器的输出，而查询来自解码器的输入 。
- Transformer模型的结构不仅包括自注意力层，还包括编码器-解码器架构、位置编码、层归一化（Layer Normalization）等多个组成部分 。而自注意力机制通常指的是模型内部的一个特定计算过程。
- 自注意力机制的计算复杂度是二次方的，即随着输入序列长度的增加，计算量呈平方增长 。Transformer模型通过引入多头注意力（Multi-Head Attention）和其他优化技术来提高计算效率和模型性能。
