Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的深度学习模型，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。Transformer 在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成果，特别是在机器翻译、文本生成和问答系统等领域。
Transformer 的计算流程
Transformer 的计算流程可以分为以下几个主要步骤：
- 输入嵌入（Input Embedding）
- 位置编码（Positional Encoding）
- 编码器（Encoder）
- 解码器（Decoder）
- 输出层（Output Layer）
1. 输入嵌入（Input Embedding）
- 词嵌入（Word Embedding）：将输入的单词转换为固定维度的向量。例如，如果词汇表大小为 V，嵌入维度为 d，那么词嵌入矩阵的形状为 (V, d)。
- 公式：
[
X = W_E \cdot I
]
其中，(X) 是嵌入后的向量，(W_E) 是词嵌入矩阵，(I) 是输入的单词索引。
2. 位置编码（Positional Encoding）
- 目的：由于 Transformer 模型没有循环结构，需要一种方式来引入顺序信息。位置编码通过添加一个与位置相关的向量来实现这一点。
公式：
[
PE{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)
]
[
PE{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d}}\right)
]
其中，(pos) 是位置，(i) 是维度，(d) 是嵌入维度。操作：将位置编码向量与词嵌入向量相加：
[
X’ = X + PE
]
3. 编码器（Encoder）
结构：编码器由多个相同的层堆叠而成，每层包含两个子层：
- 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
- 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）
多头自注意力机制：
- 线性变换：将输入向量 (X’) 通过三个不同的线性变换（权重矩阵 (W_Q), (W_K), (W_V)）得到查询向量 (Q)、键向量 (K) 和值向量 (V)。
- 公式：
[
Q = X’ \cdot W_Q, \quad K = X’ \cdot W_K, \quad V = X’ \cdot W_V
] - 自注意力计算：
[
\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right) \cdot V
]
其中，(d_k) 是键向量的维度。 - 多头机制：将自注意力机制分为多个头，每个头独立计算，然后将结果拼接起来，再通过一个线性变换：
[
\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \ldots, \text{head}_h) \cdot W_O
]
其中，(h) 是头的数量，(W_O) 是最终的线性变换矩阵。
残差连接和层归一化：
- 残差连接：将输入直接加到输出上，以缓解梯度消失问题。
- 层归一化：对每一层的输出进行归一化，以稳定训练过程。
- 公式：
[
\text{LayerNorm}(X + \text{Sublayer}(X))
]
前馈神经网络：
- 结构：两层全连接网络，中间有激活函数（如 ReLU）。
- 公式：
[
\text{FFN}(X) = \text{Linear}(\text{ReLU}(\text{Linear}(X)))
] - 残差连接和层归一化：
[
\text{LayerNorm}(X + \text{FFN}(X))
]
4. 解码器（Decoder）
结构：解码器也由多个相同的层堆叠而成，每层包含三个子层：
- 掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）
- 多头注意力机制（Multi-Head Attention）
- 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）
掩码多头自注意力机制：
- 目的：在生成输出时，防止当前位置看到未来的信息。
- 掩码：在自注意力计算中，使用掩码矩阵 (M)，使得当前位置不能看到未来的位置。
- 公式：
[
\text{MaskedAttention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T + M}{\sqrt{d_k}}\right) \cdot V
]
多头注意力机制：
- 目的：允许解码器关注编码器的输出。
- 公式：
[
\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right) \cdot V
]
其中，(Q) 来自解码器，(K) 和 (V) 来自编码器。
前馈神经网络：
- 结构：与编码器中的前馈神经网络相同。
- 公式：
[
\text{FFN}(X) = \text{Linear}(\text{ReLU}(\text{Linear}(X)))
]
残差连接和层归一化：
- 公式：
[
\text{LayerNorm}(X + \text{Sublayer}(X))
]
- 公式：
5. 输出层（Output Layer）
- 线性变换：将解码器的输出通过一个线性变换，映射到词汇表的大小。
- 公式：
[
Y = \text{Linear}(X)
] - softmax：将线性变换的结果通过 softmax 函数，得到每个词的概率分布。
- 公式：
[
P = \text{softmax}(Y)
]
总结
Transformer 的计算流程包括输入嵌入、位置编码、编码器、解码器和输出层。通过多头自注意力机制和前馈神经网络，Transformer 能够有效地捕捉长距离依赖关系，并在多种 NLP 任务中取得优异的性能。希望这些解释能帮助你更好地理解 Transformer 的计算流程。如果有更多问题或需要进一步的解释，请告诉我。
references
https://zhuanlan.zhihu.com/p/77307258
https://zhuanlan.zhihu.com/p/47812375
