Transformer 模型 什么是 Transformer 模型？
Transformer 模型是一种神经网络架构，专用于处理文本等序列数据，但也可应用于其他类型的数据。不同于 RNN 等以往的模型，Transformer 可以同时处理整个序列，因此更快速、更高效。在生成式 AI 领域，Transformer 彻底改变了文本生成、翻译和摘要等任务。
- Transformer 与 RNN 对比
- Transformer 模型的工作原理是什么？
- Transformer 模型的工作原理是什么？- 第二部分
- 与 HPE 合作
Transformer 和 RNN 的区别是什么？
Transformer 和循环神经网络 (RNN) 之间的主要区别在于它们的架构、数据处理机制以及处理序列数据长期依赖的效果。
1. 顺序处理与并行处理
RNN：逐元素处理输入序列，利用上一步的输出为下一步提供信息。这使得 RNN 本质上是顺序执行的，这意味着它们不能轻易执行计算并行化。
Transformer：使用一种称为自注意力的机制，该机制使它们能够一次查看整个序列。Transformer 因此能够并行处理序列的不同部分，这大大缩短了训练时间，尤其是对于长序列。
2. 处理长距离依赖
RNN：由于梯度消失/爆炸问题而难以解决长距离依赖。序列中的较早信息随时间传播时可能会逐渐消失，这使得 RNN 难以在长序列中保留重要的上下文信息。
Transformer：使用自注意力机制同时计算序列中所有单词之间的关系，能够更有效地对长距离依赖关系进行建模。注意力机制直接将相距遥远的单词联系起来，无需逐步处理。
3. 架构
RNN：该架构是循环的，意味着网络具有可以维持“隐藏状态”的循环结构，该状态将携带来自先前时间步长的信息。为了解决传统 RNN 问题，人们开发了 LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环神经元）等变体，但其顺序性的本质仍然不变。
Transformer：由多头自注意力和前馈神经网络层组成，没有任何循环结构。没有隐藏状态从一个时间步长传递到下一时间步长这种概念，因为自注意力机制允许序列中的任意两个位置直接连接。
4. 训练效率
RNN：由于 RNN 按顺序处理数据，因此训练速度通常较慢。执行并行处理比较困难，因为每个时间步长都依赖于前一时间步长。
Transformer：由于具有并行处理能力，Transformer 可以更有效地进行训练，尤其是使用 GPU 和 TPU 等现代硬件时。它们能够以更高的计算效率处理大型数据集和长序列。
5. 记忆与计算复杂性
RNN：每次处理一个时间步长，因此对内存的要求较低。然而，其顺序性限制了它们有效处理长序列的能力。
Transformer：需要更多内存，尤其是在训练期间，因为它们存储所有标记对之间的注意力权重。注意力机制使它们的计算复杂度随序列长度呈二次方增长。
6. 用例
RNN：传统上用于语音识别、语言建模和时间序列预测等任务。LSTM 和 GRU 通常用于需要记忆长序列的任务。
Transformer：在自然语言处理 (NLP)、机器翻译、文本生成等许多任务中占据主导地位。BERT、GPT 和 T5 等模型均基于 Transformer 架构，该架构为多种多样的 NLP 任务设定了新的性能基准。
Transformer 和 RNN 的区别是什么？
功能 | RNN（包括 LSTM、GRU） | Transformer |
|---|---|---|
| 处理方法 | 顺序 | 并行 |
| 处理长序列 | 难以处理长距离依赖 | 因自注意力表现突出 |
| 架构 | 循环、隐藏的状态 | 多头自注意力 |
| 训练效率 | 速度慢，难以并行化 | 速度更快，高度可并行 |
| 内存效率 | 内存要求较低 | 内存使用量高 |
| 常见应用 | 时间序列、早期 NLP 任务 | NLP、翻译、文本生成等 |
Transformer 组件总结：
组件 | 描述 |
|---|---|
| 输入嵌入 | 将标记转换为固定大小的向量。 |
| 位置编码 | 添加标记在序列中位置的信息。 |
| 自注意力 | 计算所有标记之间的注意力分数以捕获依赖关系。 |
| 多头注意力机制 | 使用多个注意力头来捕捉不同的关系 |
| 前馈神经网络 | 将非线性变换应用于标记表示。 |
| 残差连接 | 有助于稳定训练并改善梯度流。 |
| 编码器 | 处理输入序列并生成上下文表示。 |
不同类型的 Transformer：
Transformer 有哪些不同类型？
这些 Transformer 模型被广泛应用于各个行业的商业应用，包括客户服务、内容生成、翻译、虚拟助手、推荐系统等。
模型类型 | 知名模型 | 主要功能 | 应用 |
|---|---|---|---|
| 基于编码器 | BERT、RoBERTa、XLNet、ELECTRA | 专注于理解文本（分类、NER 等） | 需要理解文本的 NLP 任务 |
| 基于解码器 | GPT (1, 2, 3, 4)、CTRL、OPT | 已针对生成式任务（文本生成、对话）进行优化 | 文本生成、对话式 AI |
| 编码器-解码器 | T5、BART、mT5、Pegasus | 结合理解和生成（机器翻译、摘要） | 总结、翻译、回答问题 |
| 多模态 | CLIP、DALL·E、FLAVA | 处理多种数据类型（文本 + 图像） | 图像生成、视觉文本任务 |
