Transformer架构汇报提纲

一、引言：为什么是Transformer？

1. 背景与动机

   • 传统序列模型（如RNN, LSTM, GRU）的瓶颈：串行计算导致训练速度慢，难以并行化；长距离依赖捕捉能力有限。
   • Transformer的诞生：2017年Google团队的论文《Attention Is All You Need》。
   • 核心思想：完全基于注意力机制（Attention Mechanism），抛弃了循环和卷积结构，实现了输入序列的并行计算，极大提升了训练效率和模型性能。

2. 核心创新点

   • 自注意力机制（Self-Attention）：模型能够关注输入序列中不同位置的信息，计算它们之间的关联程度。
   • 多头注意力（Multi-Head Attention）：将自注意力机制并行化，捕捉不同类型的依赖关系。
   • 编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构：经典的序列到序列（Seq2Seq）学习框架。
   • 位置编码（Positional Encoding）：为模型提供序列的位置信息，因为自注意力机制本身是无序的。

二、Transformer整体架构

首先，用一张图来展示Transformer的整体结构，让听众有一个宏观的认识。

[输入序列] → [编码器 Encoder] → [解码器 Decoder] → [输出序列]

• 编码器（Encoder）：由N个相同的编码器层（Encoder Layer）堆叠而成（论文中N=6）。它的作用是对输入序列进行编码，生成一个包含上下文信息的特征表示（Contextual Embedding）。
• 解码器（Decoder）：同样由N个相同的解码器层（Decoder Layer）堆叠而成（论文中N=6）。它的作用是根据编码器的输出和已生成的部分输出序列，预测下一个token。

三、核心组件详解

这部分是汇报的重点，需要深入讲解。

1. 编码器层（Encoder Layer）

每个编码器层包含两个子层：

• 子层一：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）

  • 作用：让每个位置的token都能“看到”输入序列中所有其他位置的token，从而捕捉全局的上下文信息。
  • 通俗理解：就像你在阅读一句话时，会根据上下文来理解某个词的含义。比如“苹果”在“吃苹果”和“苹果公司”中含义不同。
  • 计算过程（简要说明）：
    1. 将输入的词嵌入（Embedding）向量分别通过三个线性变换，生成查询（Query, Q）、键（Key, K）、值（Value, V）矩阵。
    2. 计算Q和K的点积，得到注意力分数（Attention Scores），这个分数代表了Query对每个Key的“关注程度”。
    3. 对注意力分数进行缩放（除以√d_k，d_k是K的维度）和Softmax归一化，得到注意力权重（Attention Weights）。
    4. 将注意力权重与V矩阵相乘，得到加权求和后的输出。
    5. 多头：将上述过程并行进行h次（论文中h=8），然后将h个不同的输出拼接起来，再通过一个线性变换，得到最终的多头自注意力输出。

• 子层二：位置前馈网络（Position-wise Feed-Forward Networks）

  • 作用：对每个位置的输出向量进行独立的、相同的非线性变换，进一步提取特征。
  • 结构：一个简单的两层全连接神经网络，中间有一个ReLU激活函数。

• 残差连接与层归一化（Residual Connection & Layer Normalization）

  • 每个子层的输出都会加上原始输入（残差连接），然后进行层归一化。
  • 公式：LayerNorm(x + Sublayer(x))
  • 作用：加速训练，防止梯度消失，提高模型的稳定性。

2. 解码器层（Decoder Layer）

每个解码器层包含三个子层：

• 子层一：掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）

  • 作用：与编码器的自注意力类似，但增加了掩码（Masking）操作。
  • 掩码的作用：在生成第i个token时，模型只能看到前i-1个token，而不能看到未来的token，这符合自回归生成的逻辑。
  • 实现方式：在计算注意力分数时，将未来位置的分数设置为-∞，经过Softmax后，这些位置的权重就会变为0。

• 子层二：编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）

  • 作用：让解码器在生成每个token时，能够关注到编码器输出的、与当前上下文最相关的输入序列信息。
  • 通俗理解：在翻译时，当你要生成一个英文单词时，你会去看对应的中文句子中哪个词或哪些词与它最相关。
  • 计算过程：与多头自注意力类似，但Q来自解码器上一个子层的输出，而K和V则来自编码器的最终输出。

• 子层三：位置前馈网络（Position-wise Feed-Forward Networks）

  • 与编码器中的前馈网络完全相同。

• 残差连接与层归一化

  • 同样应用于每个子层。

3. 位置编码（Positional Encoding）

• 为什么需要：自注意力机制是无序的，它不考虑输入序列中token的位置信息。但在NLP任务中，位置信息至关重要（例如“我爱你”和“你爱我”意思完全不同）。
• 如何实现：论文中使用了一种固定的、可学习的位置编码方式。它将位置信息编码成一个与词嵌入向量维度相同的向量，然后与词嵌入向量相加。
• 编码方式：使用正弦和余弦函数来生成不同频率的位置信号，以区分不同的位置。

四、Transformer的工作流程

1. 输入处理：将输入文本转换为token序列，然后通过词嵌入层得到词嵌入向量。
2. 位置编码：将位置编码向量与词嵌入向量相加，得到最终的输入表示。
3. 编码器编码：输入表示经过N层编码器层的处理，生成包含全局上下文信息的编码表示。
4. 解码器解码：
   • 初始时，解码器的输入是一个特殊的开始标记（如<s>）。
   • 解码器利用掩码自注意力关注已生成的token，利用编码器-解码器注意力关注编码器的输出。
   • 经过N层解码器层的处理后，最后通过一个线性层和Softmax层，预测下一个token的概率分布。
   • 重复这个过程，直到生成结束标记（如</s>）。

五、总结与意义

1. 主要贡献

   • 提出了一种完全基于注意力机制的神经网络架构，摆脱了对RNN的依赖。
   • 实现了高度并行化，极大地提高了训练效率。
   • 在多个NLP任务上取得了当时的SOTA（State-of-the-Art）结果。

2. 深远影响

   • Transformer是现代预训练语言模型（如BERT, GPT, T5等）的基石。
   • 它的思想不仅限于NLP领域，还被成功应用于计算机视觉（如Vision Transformer, ViT）、语音识别等多个领域。

汇报建议

• 图文并茂：准备一些清晰的示意图来展示Transformer的整体结构、编码器/解码器层的内部结构以及注意力机制的计算过程。
• 重点突出：在讲解时，要突出Transformer的核心创新点——自注意力机制和并行计算。
• 结合实例：可以举一个简单的翻译例子（如“我爱中国”→“I love China”），来帮助听众理解模型是如何工作的。
• 准备Q&A：思考一下导师和同学们可能会提出的问题，例如：
  • 自注意力机制的计算复杂度是多少？
  • 为什么要使用多头注意力？
  • Transformer在处理长序列时有什么挑战？