ChatGPT中的transformer架构原理及应用

这是一篇关于ChatGPT中的transformer架构原理及应用的思维导图，ChatGPT中的Transformer架构是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它通过多头自注意力机制和位置编码的方式，能够更好地捕捉输入序列中的上下文信息，并生成连贯、具有语义的文本。

Transformer架构详解

• 背景
  • 在Transformer架构出现之前，序列到序列（Seq2Seq）任务通常由循环神经网络（RNN）处理。然而，这些模型在处理长序列时面临梯度消失或爆炸的问题，并且训练速度受限于序列长度。Transformer的出现解决了这些问题，它通过并行处理序列中的所有元素，大大提高了训练效率。
• 主要概念
  • 自注意力（Self-Attention）
    • 自注意力机制是Transformer的核心。它允许模型在处理序列时，对序列中的每个元素都考虑到其他所有元素的信息。这通过计算每个元素与序列中其他元素的相似度来实现，相似度较高的元素对当前元素的影响更大。
  • 编码器和解码器
    • 编码器（Encoder）：由多个编码器层堆叠而成，每个编码器层包含两个子层：自注意力层和前馈神经网络（FFN）。编码器将输入序列转换为一系列上下文嵌入。
    • 解码器（Decoder）：结构与编码器相似，但在自注意力层之后增加了一个编码器-解码器注意力层，用于关注编码器的输出，从而生成目标序列。
  • 多头注意力（Multi-Head Attention）
    • 为了捕捉序列中不同方面的信息，Transformer使用多头注意力机制。每个头关注序列的不同表示子空间，然后将所有头的输出拼接起来，并通过线性层进行整合。
  • 位置编码（Positional Encoding）
    • 由于Transformer缺乏循环结构，它需要一种方式来理解序列中元素的位置。位置编码是一组向量，它们与序列中的每个元素相加，以引入位置信息。
  • 残差连接和层归一化（Layer Normalization）
    • 每个编码器和解码器的子层输出都会通过残差连接和层归一化。这有助于缓解训练过程中的梯度消失问题，并加速训练过程。
  • 输出层
    • 在解码器的最后，通常会有一个输出层，它将解码器的输出映射到目标序列的词汇表上，用于生成最终的输出序列。
• 应用
  • BERT：用于预训练语言模型，后续可以微调用于各种NLP任务。
  • GPT：生成预训练模型，用于文本生成和语言理解。
  • ViT：将Transformer应用于图像分类，通过将图像分割成小块并应用Transformer。
  • 语音识别：将Transformer用于语音信号处理，提取语音特征。
  • 蛋白质结构预测：通过Transformer学习蛋白质序列的三维结构。
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