Transformer模型正在重新定義自然語言處理領域的標準。這些創新的模型不斷打破各種NLP紀錄，將技術水準推向新的高度。從機器翻譯到對話機器人，再到搜尋引擎優化，Transformer架構的應用範圍極其廣泛。相較於傳統的循環神經網路（RNN）、門控循環單元（GRU）和長短期記憶網路（LSTM），Transformer模型展現出卓越的效能優勢。
注意力機制：Transformer的核心原理
要深入理解Transformer架構，首先必須掌握注意力機制的運作原理。注意力機制賦予模型一項強大的能力：在生成文本時，能夠識別並關注與當前生成詞彙最相關的前文內容。這種機制的學習過程通過反向傳播演算法在訓練階段完成。
傳統的RNN雖然也能參考先前的輸入資訊，但注意力機制的優勢在於它不受短期記憶限制的困擾。RNN只能在有限的視窗範圍內參考資訊，當文本序列變長時，無法有效存取序列前段生成的內容。即使是改良版的GRU和LSTM，儘管具備更強的長期記憶能力，仍然存在參考視窗的限制。
Transformer模型的技術優勢
| 模型類型 | 記憶能力 | 參考範圍 | 計算效率 |
|---|---|---|---|
| RNN | 短期記憶 | 有限視窗 | 序列處理 |
| LSTM/GRU | 改良長期記憶 | 擴展視窗 | 序列處理 |
| Transformer | 理論無限記憶 | 全文本脈絡 | 並行處理 |
相對而言，注意力機制在理論上能夠提供無限的參考視窗，使模型能夠利用整個故事脈絡來生成文本。這種能力在「Attention is All You Need」論文中得到充分展現，該論文提出了基於注意力機制的編碼器-解碼器架構。
Transformer編碼器架構解析
編碼器的主要功能是將輸入序列映射成包含學習資訊的抽象連續表示。整個編碼過程包含多個關鍵步驟：
詞嵌入與位置編碼
首先，輸入文本經過詞嵌入層處理。詞嵌入層可視為查找表，為每個詞彙提取學習到的向量表示。由於神經網路透過數值進行學習，每個詞彙都對應一個具有連續數值的向量。
接下來是位置資訊的注入。由於Transformer編碼器沒有像循環神經網路那樣的遞歸結構，必須在輸入嵌入中添加位置資訊。研究者採用正弦和餘弦函數的巧妙組合來實現位置編碼：奇數時間步使用餘弦函數創建向量，偶數時間步使用正弦函數創建向量，然後將這些向量與對應的嵌入向量相加。
多頭注意力機制
編碼器層包含兩個子模組：多頭注意力機制和全連接網路，每個子模組周圍都有殘差連接和層正規化。
多頭注意力在編碼器中應用自注意力機制，使模型能夠將輸入中的每個詞彙與其他詞彙建立關聯。舉例來說，模型可能學會將「你」這個詞與「如何」和「是」建立聯繫，也可能學會識別這種結構模式通常代表疑問句。
自注意力的實現過程包含以下步驟：
- 查詢、鍵值和數值向量生成：將輸入送入三個不同的全連接層，創建查詢（Query）、鍵值（Key）和數值（Value）向量
- 注意力分數計算：查詢和鍵值向量進行點積矩陣乘法，產生分數矩陣，決定每個詞彙對其他詞彙的關注程度
- 分數縮放：將分數除以查詢維度的平方根，確保梯度穩定
- 注意力權重生成：對縮放後的分數應用softmax函數，得到0到1之間的機率值
- 輸出向量計算：將注意力權重與數值向量相乘，產生輸出向量
Transformer解碼器運作機制
解碼器的任務是生成文本序列，其結構與編碼器相似，包含兩個多頭注意力層、一個點式前饋網路，以及殘差連接和層正規化。解碼器採用自回歸方式運作，同時接收先前輸出的清單和包含輸入注意力資訊的編碼器輸出。
遮罩機制
解碼器的關鍵特色是遮罩機制。由於解碼器逐詞生成序列，必須防止其參考未來的標記。例如，在計算「am」的注意力分數時，不應該存取「fine」這個詞，因為它是之後生成的詞彙。
遮罩的實現方式是在縮放注意力分數後、計算softmax之前加入前瞻遮罩。遮罩是一個與注意力分數同樣大小的矩陣，填充零值和負無窮大。加入遮罩後，右上三角區域被填入負無窮大，經過softmax處理後變成零，有效阻止模型關注未來標記。
編碼器-解碼器注意力
第二個多頭注意力層中，編碼器輸出作為查詢和鍵值，第一個多頭注意力層的輸出作為數值。這個過程將編碼器輸入與解碼器輸入進行匹配，使解碼器能夠決定關注哪些編碼器輸入。
Transformer模型的應用前景
Transformer架構的出現為自然語言處理產業帶來前所未有的突破。相比於受短期記憶限制的循環神經網路，Transformer在編碼或生成長序列方面表現更為優異。知名的Transformer模型如BERT、GPT和GPT-2都基於這種革命性架構建構。
透過堆疊多層編碼器和解碼器，模型能夠學習提取和關注來自注意力頭的不同組合，進一步提升預測能力。這種靈活的架構設計使Transformer成為現代自然語言處理的核心技術，為機器翻譯、文本生成、對話系統等應用領域奠定堅實基礎。
Transformer模型的成功證明了注意力機制的強大潛力，為人工智慧領域開啟了新的發展方向。隨著計算資源的不斷提升和模型優化技術的進步，Transformer架構必將在未來的自然語言處理任務中發揮更加重要的作用。