这 转换器 (Transformer) 架构彻底改变了自然语言处理 (NLP) 和其他各个领域。在这里，我们将深入探讨构成这些强大模型基础的关键概念和技术。
1.基本模型
- 建筑学：Transformer 模型依赖于一种新颖的架构，该架构避免了重复，而是利用注意力机制在输入和输出序列之间建立全局依赖关系。
- 成分:
- 自注意力机制：作为 Transformer 的核心，自注意力机制使得输入序列中的每个位置都能关注所有位置，从而有效地捕获上下文信息。
- 位置编码：为了考虑序列顺序，位置编码被添加到输入嵌入中。
- 多头自注意力：多个注意力头使得模型能够关注输入的不同方面。
- 层规范化：通过规范化层输出来确保稳定的训练。
- 前馈神经网络：这些网络处理注意力输出。
- 训练和推理：使用大规模无监督预训练来训练 Transformer，然后针对特定的下游任务进行微调。
2. 改进的架构
- 研究人员对基本 Transformer 提出了几项改进：
- 局部注意力模型：这些模型将局部性约束引入自我注意力，提高了效率。
- 深度模型：堆叠更多层可增强模型的容量。
- 数值方法启发模型：受数值方法的启发，这些模型取得了更好的性能。
- 宽型：增加模型宽度（参数数量）可以提高表现力。
3.高效模型
- 提高效率的策略包括：
- 稀疏注意力：通过仅关注相关位置来减少注意力计算。
- 循环和记忆模型：将 Transformers 与循环或记忆组件相结合。
- 低维模型：减少嵌入维度。
- 参数和激活共享：跨层共享参数。
- 自注意力机制的替代方案：探索标准自注意力机制的替代方案。
- 条件计算：动态激活模型的各个部分。
- 模型迁移与剪枝：从预先训练的模型中转移知识并修剪不必要的参数。
- 序列压缩：训练期间减少序列长度。
- 高性能计算方法：利用 HPC 技术进行更快的训练。
4. 应用
- Transformer 可应用于各个领域：
- 语言建模：Transformers 擅长预测序列中的下一个单词。
- 文本编码：它们为文本创建密集的矢量表示。
- 语音翻译：Transformers 处理语音到文本和翻译任务。
- 视觉模型：Transformer 也用于计算机视觉领域。
- 多模态模型：结合文本和视觉信息。
总而言之，Transformers 已成为现代 NLP 及其他领域的支柱。它们能够捕捉长距离依赖关系并处理各种任务，这使得它们在 AI 领域不可或缺。
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