Transformer是Google于2017年提出的一种基于注意力机制的神经网络结构,被广泛应用于机器翻译、语言理解等自然语言处理领域,取得了当时最佳的效果。
Transformer模型的主要特点是:
1. 完全基于注意力机制,不像RNN/CNN那样依赖序列顺序。这使其在并行计算上具有巨大优势。
2. 采用多头注意力机制Multi-Head Attention。将输入进行多次非线性映射,得到多组注意力权重及其对应的输出,然后concatenation。这增强了模型的学习能力。
3. Position-wise Feed-Forward Networks。每个位置编码都连接一个全连接网络,可以学习输入的特征表示。
4. Layer Normalization。对每个子层的输入进行归一化处理,加速模型收敛速度。
5. Residual Connection。每个子层的输出与输入相加,再通过Layer Normalization,让模型更易训练。
6. Positional Encoding。为序列的每个位置编码添加绝对位置或相对位置信息,以注入顺序信息。
Transformer模型由Encoder、Decoder组成。Encoder用于编码源语言,生成中间表示。Decoder然后解码中间表示,生成目标语言。
Transformer模型带来的主要优点是:
1. 并行计算。注意力机制可以并行计算,大大加快计算速度,这在大规模数据集上尤为关键。
2. 长期依赖关系建模。通过多头注意力机制,Transformer可以学习输入序列的长距离依赖关系。
3. 可学习的位置编码。相比固定的位置编码方式,可学习的位置编码更为自适应。
Transformer模型目前已成为机器翻译和语言理解的基本结构,广泛应用于BERT、GPT、XLNet等语言理解模型中,达到了最先进的效果。它无疑正在革新NLP领域,为相关任务带来一定的新突破。
Transformer代表了基于注意力机制的新一代神经网络结构,相比RNN/CNN而言,具有更高的并行计算能力和建模能力。它加速了NLP领域的发展进步,也为许多企业和研究者带来新的思路和契机。无论从学术角度还是技术角度,Transformer都值得我们深入理解与研究。
