Transformer 概览

Transformer 是一种采用自注意力机制 (self-attention) 的深度学习模型架构，这一机制可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。该模型由 Google 机器翻译团队于 2017 年发表于论文 Attention is all you need 中，为 OpenAI 开发的 ChatGPT、Google 的 Gemini、Meta 的 LLaMA 等大语言模型的核心基础架构。

Transformer 模型是迄今发明出最新且最强大的模型之一。

自然语言处理

什么是自然语言处理 (Natural Language Processing，NLP)？NLP 是语言学和机器学习交叉领域，专注于理解与人类语言相关的一切。NLP 任务的目标不仅是单独理解单个单词，而且是能够理解这些单词的上下文。

以下是常见 NLP 任务的列表，每个任务都有一些示例：

对整个句子进行分类：获取评论的情绪，检测电子邮件是否为垃圾邮件，确定句子在语法上是否正确或两个句子在逻辑上是否相关。
对句子中的每个词进行分类：识别句子的语法成分 (名词、动词、形容词) 或命名实体 (人、地点、组织)。
生成文本内容：用自动生成的文本完成提示，用屏蔽词填充文本中的空白
从文本中提取答案：给定问题和上下文，根据上下文中提供的信息提取问题的答案。
从输入文本生成新句子：将文本翻译成另一种语言，总结文本。

NLP 不仅限于书面文本。它还解决了语音识别和计算机视觉中的复杂挑战，例如音频生成、图像识别、图像描述等。

在 Transformer 发明之前，机器学习中 NLP 的任务处理基本是通过 RNN 或者其变体 GRU、LSTM 建模的。相比于这些模型，Transformer 具有以下优势：

并行计算。RNN 和 LSTM 需要顺序处理序列数据，因此很难进行并行计算。而 Transformer 的自注意力机制允许同时处理整个序列，从而可以充分利用 GPU 的并行计算能力，大大提高模型训练和推理的速度。
更好的长期依赖。RNN 在处理长序列时面临梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以建模长期依赖关系。相比之下，Transformer 使用了自注意力机制，能够直接建模序列中不同位置之间的依赖关系，从而更好地捕捉长期依赖关系。
灵活性：Transformer 架构具有很高的灵活性，可以很容易地进行修改和扩展。例如，BERT、GPT 等知名模型都是基于 Transformer 架构的，它们在各种自然语言处理任务中取得了前所未有的成绩。