Transformer：一种革命性的序列到序列学习框架
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引言
Transformer模型，自2017年由Vaswani等人提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域的一个里程碑。这一模型的核心优势在于其并行处理能力，这使得它在处理长序列数据时比传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）更加高效。Transformer模型的提出，不仅在理论上推动了深度学习模型的发展，而且在实际应用中也取得了显著的成果，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。本文将详细介绍Transformer模型的基本结构、工作原理以及它在不同领域的应用。
Transformer模型的基本结构
Transformer模型主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器和解码器都由多个相同的层（Layer）组成，每层包含两个子层：自注意力（Self-Attention）机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。这种结构的设计使得模型能够捕捉到序列中的长距离依赖关系，并且能够并行处理序列中的所有元素，从而大大提高了模型的训练效率。
1. 自注意力机制
自注意力机制是Transformer的核心，它允许模型在序列中的每个元素上同时考虑其他元素的信息。这种机制通过计算序列中所有元素之间的关系来实现，使得模型能够捕捉到序列中长距离的依赖关系。自注意力机制的关键优势在于它能够为模型提供全局的上下文信息，这对于理解语言的复杂性和多样性至关重要。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, heads):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.embed_size = embed_size
self.heads = heads
self.head_dim = embed_size // heads
assert (
self.head_dim * heads == embed_size
), "Embedding size needs to be divisible by heads"
self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.fc_out = nn.Linear(heads * self.head_dim, embed_size)
def forward(self, value, key, query):
N = query.shape[0]
value_len, key_len, query_len = value.shape[1], key.shape[1], query.shape[1]
# Split the embedding into self.heads different pieces
values = self.values(value).view(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
keys = self.keys(key).view(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
queries = self.queries(query).view(N, query_len, self.heads, self.head_dim)
# Einsum does matrix multiplication for query*keys for each training example
# with every other training example, don't be confused by einsum
# it's just a way to do batch matrix multiplication
energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys])
attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1 / 2)), dim=3)
out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(
N, query_len, self.heads * self.head_dim
)
out = self.fc_out(out)
return out2. 前馈神经网络
每个自注意力层之后是一个前馈神经网络，它对自注意力层的输出进行进一步的处理。这个网络是简单的全连接层，通常包含一个ReLU激活函数。前馈神经网络的作用是对自注意力层的输出进行非线性变换，以增强模型的表达能力。这种结构的设计使得模型能够学习到更复杂的特征表示，从而提高模型的性能。
class FeedForwardNetwork(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, ffn_size):
super(FeedForwardNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(embed_size, ffn_size)
self.fc2 = nn.Linear(ffn_size, embed_size)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x3. 位置编码
由于Transformer模型本身不包含任何循环或卷积结构，因此无法直接捕捉序列中的位置信息。为了解决这个问题，Transformer引入了位置编码，将位置信息嵌入到输入序列中。位置编码的设计使得模型能够区分序列中不同位置的元素，这对于理解语言的语法结构和语义关系至关重要。
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, max_len=5000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
# Create constant 'pe' matrix with values dependent on
# pos and i
pe = torch.zeros(max_len, embed_size)
for pos in range(max_len):
for i in range(0, embed_size, 2):
pe[pos, i] = math.sin(pos / (10000 ** ((2 * i)/embed_size)))
pe[pos, i + 1] = math.cos(pos / (10000 ** ((2 * (i + 1))/embed_size)))
pe = pe.unsqueeze(0)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
# Make embeddings relatively larger
x = x * math.sqrt(self.pe.size(-1))
# Add constant to embedding
seq_len = x.size(1)
x = x + self.pe[:, :seq_len].detach()
return xTransformer的工作原理
Transformer模型的工作原理基于自注意力机制和前馈神经网络的堆叠。在编码器中，每个层都会接收前一个层的输出，并计算新的隐藏状态。这个过程会重复多次，每一层都会对输入序列进行更深层次的抽象和表示。解码器的工作方式类似，但它还会接收来自编码器的编码信息，并通过注意力机制关注编码器的输出。这种结构的设计使得模型能够捕捉到输入序列和输出序列之间的复杂关系，从而实现高质量的序列到序列的转换。
Transformer的应用
Transformer模型因其出色的性能和灵活性，已经被广泛应用于各种NLP任务中，包括但不限于：
机器翻译
机器翻译是Transformer模型最初被提出时的主要应用之一。Transformer模型通过学习源语言和目标语言之间的复杂映射关系，实现了高质量的翻译输出。与传统的序列到序列模型相比，Transformer模型在机器翻译任务上取得了显著的性能提升，这主要得益于其强大的自注意力机制和并行处理能力。
class EncoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, ffn_size, heads):
super(EncoderLayer, self).__init__()
self.self_attention = SelfAttention(embed_size, heads)
self.norm1 = nn.LayerNorm(embed_size)
self.ffn = FeedForwardNetwork(embed_size, ffn_size)
self.norm2 = nn.LayerNorm(embed_size)
def forward(self, value, key, query):
attention = self.self_attention(value, key, query)
x = self.norm1(attention + query)
forward = self.ffn(x)
out = self.norm2(forward + x)
return out
class DecoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, ffn_size, heads, dropout):
super(DecoderLayer, self).__init__()
self.self_attention = SelfAttention(embed_size, heads)
self.norm1 = nn.LayerNorm(embed_size)
self.enc_attention = SelfAttention(embed_size, heads)
self.norm2 = nn.LayerNorm(embed_size)
self.ffn = FeedForwardNetwork(embed_size, ffn_size)
self.norm3 = nn.LayerNorm(embed_size)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, value, key, query, enc_output):
attention = self.self_attention(value, key, query)
x = self.norm1(attention + query)
enc_attention = self.enc_attention(x, enc_output, enc_output)
x = self.norm2(enc_attention + x)
forward = self.ffn(x)
out = self.norm3(forward + x)
return self.dropout(out)文本摘要
文本摘要是另一个Transformer模型的重要应用领域。Transformer模型通过学习长文本的关键信息，能够生成简洁且信息丰富的摘要。这一过程涉及到对长文本的理解和压缩，Transformer模型的自注意力机制使得这一过程变得更加高效和准确。
在文本摘要任务中，Transformer模型通常被训练为编码器-解码器结构，其中编码器处理源文本，而解码器生成摘要。编码器能够捕捉到源文本的全局和局部特征，而解码器则利用这些特征来生成连贯且信息丰富的摘要。这种结构的优势在于它能够处理变长的输入和输出序列，同时保持对源文本的忠实度。
以下是一个简单的文本摘要模型的实现示例：
class TextSummarizationTransformer(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
super(TextSummarizationTransformer, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.src_embed = src_embed
self.tgt_embed = tgt_embed
self.generator = generator
def forward(self, src, tgt):
src_mask = (src != 0).unsqueeze(-2)
tgt_mask = self.make_std_mask(tgt, src_mask)
return self.forward2(src, tgt, src_mask, tgt_mask)
def forward2(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
src_embed = self.src_embed(src)
tgt_embed = self.tgt_embed(tgt)
encoder_out = self.encoder(src_embed, src_mask)
decoder_out = self.decoder(tgt_embed, encoder_out, tgt_mask)
out = self.generator(decoder_out)
return out
def make_std_mask(self, tgt, src_mask):
tgt_mask = (tgt != 0).unsqueeze(-2)
src_mask = src_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2)
tgt_mask = tgt_mask.unsqueeze(-3)
mask = src_mask & tgt_mask
return mask问答系统
问答系统是Transformer模型的另一个重要应用。在问答系统中，模型需要理解问题的内容，并在给定的文本中找到答案。Transformer模型通过分析问题和上下文之间的关系，能够提供准确的答案。这一过程涉及到对语言的深入理解和推理，Transformer模型的自注意力机制和位置编码为其提供了强大的支持。
以下是一个简单的问答系统模型的实现示例：
class QATransformer(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
super(QATransformer, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.src_embed = src_embed
self.tgt_embed = tgt_embed
self.generator = generator
def forward(self, src, tgt):
src_mask = (src != 0).unsqueeze(-2)
tgt_mask = self.make_std_mask(tgt, src_mask)
return self.forward2(src, tgt, src_mask, tgt_mask)
def forward2(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
src_embed = self.src_embed(src)
tgt_embed = self.tgt_embed(tgt)
encoder_out = self.encoder(src_embed, src_mask)
decoder_out = self.decoder(tgt_embed, encoder_out, tgt_mask)
out = self.generator(decoder_out)
return out
def make_std_mask(self, tgt, src_mask):
tgt_mask = (tgt != 0).unsqueeze(-2)
src_mask = src_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2)
tgt_mask = tgt_mask.unsqueeze(-3)
mask = src_mask & tgt_mask
return mask文本分类
文本分类是NLP中的一个基本任务，涉及到将文本分类到预定义的类别中。Transformer模型通过学习文本的特征表示，能够实现高效的文本分类。与传统的文本分类模型相比，Transformer模型能够捕捉到更丰富的上下文信息，从而提高分类的准确性。
以下是一个简单的文本分类模型的实现示例：
class TextClassificationTransformer(nn.Module):
def __init__(self, encoder, src_embed, generator):
super(TextClassificationTransformer, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.src_embed = src_embed
self.generator = generator
def forward(self, src):
src_mask = (src != 0).unsqueeze(-2)
src_embed = self.src_embed(src)
encoder_out = self.encoder(src_embed, src_mask)
out = self.generator(encoder_out)
return out语音识别
语音识别是Transformer模型在语音领域的一个应用。Transformer模型通过学习语音信号的特征表示，能够实现准确的语音识别。这一过程涉及到对语音信号的理解和转换，Transformer模型的自注意力机制和并行处理能力使其在这一领域表现出色。
以下是一个简单的语音识别模型的实现示例：
class SpeechRecognitionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
super(SpeechRecognitionTransformer, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.src_embed = src_embed
self.tgt_embed = tgt_embed
self.generator = generator
def forward(self, src, tgt):
src_mask = (src != 0).unsqueeze(-2)
tgt_mask = self.make_std_mask(tgt, src_mask)
return self.forward2(src, tgt, src_mask, tgt_mask)
def forward2(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
src_embed = self.src_embed(src)
tgt_embed = self.tgt_embed(tgt)
encoder_out = self.encoder(src_embed, src_mask)
decoder_out = self.decoder(tgt_embed, encoder_out, tgt_mask)
out = self.generator(decoder_out)
return out
def make_std_mask(self, tgt, src_mask):
tgt_mask = (tgt != 0).unsqueeze(-2)
src_mask = src_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2)
tgt_mask = tgt_mask.unsqueeze(-3)
mask = src_mask & tgt_mask
return mask图像识别
在计算机视觉领域，Transformer也被用于图像分类和目标检测等任务。它通过学习图像的特征表示，能够实现高效的图像识别。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，Transformer模型能够捕捉到图像中的长距离依赖关系，从而提高识别的准确性。
以下是一个简单的图像识别模型的实现示例：
class ImageRecognitionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, encoder, src_embed, generator):
super(ImageRecognitionTransformer, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.src_embed = src_embed
self.generator = generator
def forward(self, src):
src_mask = (src != 0).unsqueeze(-2)
src_embed = self.src_embed(src)
encoder_out = self.encoder(src_embed, src_mask)
out = self.generator(encoder_out)
return out结论
Transformer模型以其并行处理能力和对长距离依赖的捕捉能力，已经成为NLP和计算机视觉领域的一个强大工具。随着研究的深入，Transformer及其变体将继续推动人工智能技术的发展。从机器翻译到图像识别，Transformer模型的应用范围越来越广泛，其影响力也在不断扩大。未来，我们期待Transformer模型能够在更多的领域中发挥其强大的能力，为人工智能的发展带来更多的可能性。
原文地址：https://blog.csdn.net/ciweic/article/details/144063109
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