Transformer：现代自然语言处理的革命性架构

1. 引言

Transformer模型彻底改变了自然语言处理领域，它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)结构，完全基于自注意力机制构建。这种架构在机器翻译、文本生成等任务中表现出色，成为当今NLP模型的基石。

2. Seq2Seq模型与Encoder-Decoder架构

传统的序列到序列(Seq2Seq)模型基于Encoder-Decoder架构：

• Encoder将输入序列编码为固定长度的上下文向量
• Decoder基于该向量生成目标序列
  

传统RNN-based模型的瓶颈在于：
$$\underset{\text{长距离依赖}}{\underbrace{\underset{L\to \infty }{\lim }\frac{\partial h_t}{\partial h_{t-L}}}}\approx 0$$
其中$L$表示时间步距离，导致梯度消失问题。

3. Transformer整体架构

Transformer创新性地采用堆叠的自注意力层：

4. Embedding层与位置编码

4.1 词嵌入

将离散词汇映射为连续向量空间：
$$\mathbf{E}\in {\mathbb{R}}^{V\times d_{\text{model}}}$$
其中$V$是词汇表大小，$d_{\text{model}}$是嵌入维度。

4.2 位置编码

由于Transformer不含时序结构，需显式注入位置信息：
$$\begin{array}{rl}P{E}_{(pos,2i)}& =\sin \left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right)\\ P{E}_{(pos,2i+1)}& =\cos \left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right)\end{array}$$
其中$pos$是位置索引，$i$是维度索引。

5. Encoder结构

每个Encoder层包含两个核心子层：

5.1 多头自注意力

将输入拆分为$h$个头并行处理：
$$\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}({\text{head}}_1,\dots ,{\text{head}}_h)W^O$$
其中每个头计算：
$${\text{head}}_i=\text{Attention}(Q{W}_i^Q,K{W}_i^K,V{W}_i^V)$$

5.2 前馈神经网络

位置全连接层提供非线性变换：
$$\text{FFN}(x)=\max (0,x{W}_1+b_1)W_2+b_2$$

5.3 层归一化与残差连接

每个子层都采用残差连接和层归一化：
$$\text{LayerNorm}(x+\text{Sublayer}(x))$$
这解决了深层网络的梯度消失问题：
$$\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial x}\approx \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial (\text{Sublayer}(x))}\cdot 1$$

6. Decoder结构

Decoder在Encoder基础上增加：

1. 掩码多头注意力：防止位置关注后续信息
2. Encoder-Decoder注意力：融合源语言信息

掩码机制确保位置$i$只能关注$j\le i$：
$$\text{Mask}(Q,K)=\{\begin{array}{ll}Q{K}^T/\sqrt{d_k}& \text{if }j\le i\\ -\infty & \text{otherwise}\end{array}$$

7. 搭建Transformer关键组件

7.1 注意力计算核心

def scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask=None):
    d_k = Q.size(-1)
    scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2,-1)) / math.sqrt(d_k)
    if mask is not None:
        scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
    attn = F.softmax(scores, dim=-1)
    return torch.matmul(attn, V)

7.2 层归一化实现

class LayerNorm(nn.Module):
    def __init__(self, features, eps=1e-6):
        super().__init__()
        self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(features))
        self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(features))
        self.eps = eps
        
    def forward(self, x):
        mean = x.mean(-1, keepdim=True)
        std = x.std(-1, keepdim=True)
        return self.gamma * (x - mean) / (std + self.eps) + self.beta

8. 总结

Transformer通过以下创新解决了传统序列模型的局限：

1. 完全注意力机制：捕获长距离依赖
2. 并行计算结构：大幅提升训练效率
3. 残差连接+层归一化：支持深层网络训练
4. 位置编码：保留序列顺序信息

其架构公式可概括为：
$$\text{Transformer}(X)=\text{Decoder}(\text{Encoder}(\text{Embedding}(X)+\text{PE}))$$

Transformer已成为BERT、GPT等革命性模型的基础，持续推动NLP领域的发展。