前两天我们邀请了微软工程师为我们揭秘 ChatGPT，直播期间有个读者问到：有了 ChatGPT，BERT 未来还有发展前途吗？我想起来最近读过的一篇博客“最好的 ChatGPT 替代品”。
不过聊到这俩模型，就不得不提到 Transformer。
作为当下最先进的深度学习架构之一，Transformer 被广泛应用于自然语言处理领域。它不但替代了以前流行的 RNN 和 LSTM，并且以它为基础衍生出了诸如 BERT、GPT-3、T5 等知名架构，最近爆火的 ChatGPT 就是基于 GPT-3.5 。
那 Transformer 是如何工作的呢？我们通过一个文本翻译实例来解释。
Transformer 由编码器和解码器两部分组成。假设我们需要将一个句子从英文翻译为法文。首先，我们需要将这个英文句子（原句）输进编码器。编码器将提取英文句子的特征并提供给解码器。最后，解码器通过特征完成法文句子（目标句）的翻译。
此方法看起来很简单，如何实现呢？Transformer 中的编码器和解码器是如何将英文转换为法文的呢？编码器和解码器的内部又是怎样工作的呢？
在 Transformer 中，编码器不止一个，而是由 N 个编码器串联而成。一个编码器的输出作为下一个编码器的输入。以此类推，原句中的特征会由最后一个编码器输出。编码器模块的主要功能就是提取原句中的特征。
然后我们将编码器分解，每一个编码器的构造都是相同的，包含多头注意力层和前馈网络层两部分：
这两部分是如何工作的？我们先来看多头注意力层，很显然，要了解多头注意力机制的工作原理，我们首先需要理解什么是自注意力机制。请看下面的例句：
A dog ate the food because it was hungry
（一只狗吃了食物，因为它很饿）
代词 it 可以指代 dog 或者 food。当读这段文字的时候，会自然而然地认为 it 指代的是 dog，而不是 food。但是计算机模型在面对这两种选择时该如何决定呢？这时，自注意力机制有助于解决这个问题。
我们的模型首先计算出句子中每个单词的特征值，即首先计算 A 的特征值，其次计算 dog 的特征值，然后计算 ate 的特征值……当计算每个词的特征值时，模型都需要遍历每个词与句子中其他词的“关系”，这个“关系”就能帮助计算机更好地理解当前词的意思。
比如计算 it 的特征值时，模型会将 it 与句子中的其他词一一关联，it 的特征值由它本身与句子中其他词的关系计算所得。通过关系连线，模型可以明确知道原句中 it 所指代的是 dog 而不是 food，这是因为 it 与 dog 的关系更紧密，关系连线相较于其他词也更粗。
到这里，我们已经初步了解了什么是自注意力机制，那它具体是如何实现的呢？
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小编提到的博客，详见：
https://www.digitaltrends.com/computing/the-best-chatgpt-alternatives-according-to-chatgpt/