Transformer 架构

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构，由 Google 在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出。它已经成为现代大型语言模型（LLM）的基础架构。

Transformer 的核心组件

自注意力机制 (Self-Attention)

自注意力机制允许模型在处理序列数据时，考虑序列中所有位置的信息，而不仅仅是相邻位置。这使得模型能够捕获长距离依赖关系。

多头注意力 (Multi-Head Attention)

多头注意力机制允许模型同时关注不同表示子空间的信息，从而增强模型的表达能力。

前馈神经网络 (Feed-Forward Networks)

每个 Transformer 层都包含一个前馈神经网络，用于对注意力机制的输出进行进一步处理。

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

这些技术有助于稳定深层网络的训练过程，防止梯度消失或爆炸问题。

Transformer 的架构

Transformer 架构由编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder) 两部分组成：

1. 编码器：处理输入序列，捕获其中的语义信息
2. 解码器：生成输出序列，利用编码器提供的信息

大型语言模型中的应用

现代大型语言模型如 GPT、Claude 和 Llama 系列都基于 Transformer 架构，但通常只使用解码器部分（称为自回归模型或仅解码器模型）。

这些模型通过预训练和微调，能够执行各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、摘要和问答等。

Transformer 的优势

• 并行计算能力强，训练效率高
• 能够捕获长距离依赖关系
• 可扩展性好，适合构建超大规模模型
• 通用性强，适用于多种模态和任务

未来发展

随着研究的深入，Transformer 架构也在不断演进，如：

• 稀疏注意力机制，提高处理长序列的效率
• 参数高效微调方法，降低适应新任务的成本
• 多模态 Transformer，处理文本、图像、音频等多种数据类型

---

本文将持续更新，敬请关注！