算法金 | Transformer，一个神奇的算法模型！！

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抱个拳，送个礼

在现代自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率，而自注意力机制是其中的核心组件。

今个儿我们将通过五个阶段，逐步深入讲解自注意力机制，帮助大侠一窥其原理和应用，成功实现变身（装 X ）

第一阶段：自注意力机制基础

在处理语言和文字时，我们经常需要理解一个句子中的单词是如何相互关联的。例如，在句子“猫追着老鼠跑”中，我们需要知道“猫”是追的主体，“老鼠”是被追的对象。传统的方法在理解这些关系时有一些困难，特别是当句子变得很长时。自注意力机制是一种新的方法，可以更好地理解句子中单词之间的关系，无论句子有多长。

自注意力机制的核心思想是：每个单词都能“注意到”句子中的其他单词，并根据这些单词来调整自己。这有点像我们在读一篇文章时，会注意到一些关键的词句来帮助我们理解文章的整体意思。

第二阶段：自注意力机制的工作原理

在自注意力机制中，每个单词会看向句子中的其他单词，并计算一个注意力得分。这些得分表示每个单词对其他单词的关注程度。这个过程可以理解为每个单词都在问自己：“我应该关注哪些单词？”

计算注意力得分

以句子“我喜欢吃苹果”为例：

• “我”计算它对“喜欢”、“吃”和“苹果”的注意力得分。
• 每个单词的得分会被转换成一个概率，表示它在句子中有多重要。

注意力得分会被一种叫做 softmax 的方法转换成概率。这种方法确保所有的得分加起来等于 1，这样我们就可以知道每个单词的重要性。例如：

• “我”可能对“喜欢”的关注度是 0.4，对“吃”的关注度是 0.3，对“苹果”的关注度是 0.3。
• 这些得分表示“我”最关注的是“喜欢”，其次是“吃”和“苹果”。

生成新表示

每个单词会根据这些概率得分，重新组合句子中的信息，生成新的表示。这就像我们在阅读一篇文章时，会根据每句话的重要性来总结文章的核心内容。

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第三阶段：查询、键和值

在自注意力机制中，每个单词都被表示为三个向量：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。这些向量帮助我们计算注意力得分，并生成新的单词表示。

查询（Query）

查询向量表示我们希望了解的单词。每个单词都有一个查询向量，用于计算它与其他单词的关系。

键（Key）

键向量表示句子中每个单词的特征。查询向量会与键向量进行对比，计算出注意力得分。

值（Value）

值向量表示句子中每个单词的具体内容。注意力得分会作用于值向量，以生成新的单词表示。

示例

以句子“我喜欢吃苹果”为例：

• “我”的查询向量会与“喜欢”、“吃”和“苹果”的键向量进行对比，计算出它们的注意力得分。
• 这些得分会用于加权“喜欢”、“吃”和“苹果”的值向量，生成“我”的新表示。

多头注意力机制

为了更好地捕捉句子中不同方面的信息，Transformer 引入了多头注意力机制。这个机制允许我们并行地计算多组查询、键和值向量，捕捉不同的关系。

多头注意力机制的步骤

1. 分组：将查询、键和值向量分成多组，每组称为一个“头”。
2. 独立计算：每个头独立计算注意力得分，并生成新的表示。
3. 拼接与变换：将所有头的结果拼接起来，并通过一个线性变换生成最终的输出。

例子

假设我们有两个头：

• 第一头可能主要关注“我”和“喜欢”的关系。
• 第二头可能主要关注“吃”和“苹果”的关系。通过这种方式，多头注意力机制可以更全面地理解句子中的不同关系。

第四阶段：残差连接和层归一化

残差连接（Residual Connection）

残差连接是一种技术，它通过在网络层之间添加直接的跳跃连接，帮助缓解深度神经网络中的梯度消失问题。

原理

在每一层的输出中，我们会添加上这一层的输入。这可以用公式表示为：

其中，Layer(