自然語言處理中的Transformer架構

Transformer 是一種用於自然語言處理（NLP）的深度學習架構，由Vaswani 等人於2017 年提出。它透過自註意力機制（Self-Attention）和並行處理，大大提高了模型的效率和效果。 Transformer 結構主要由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）組成，廣泛應用於機器翻譯、文字產生、情緒分析等任務。

關鍵概念

1. 自註意力機制（Self-Attention） ：透過計算每個單字與其他單字的關係，幫助模型理解句子中的長距離依賴。例如，在翻譯時，模型會根據當前字詞的上下文，注意其他相關字詞。

2. 多頭自註意力（Multi-Head Attention） ：將查詢、鍵、值向量分成多個頭（head）並行計算，有助於捕捉不同的語意資訊。

3. 位置編碼（Positional Encoding） ：由於Transformer不使用循環結構，位置編碼用於提供單字在句子中的位置資訊。

4. 前饋神經網路（Feed-Forward Networks） ：每層Transformer包含一個簡單的全連接神經網絡，用於處理每個單字的表示。

5. 層歸一化（Layer Normalization） ：用於穩定訓練，減少模型訓練時的波動。

結構組成

Transformer的基本結構包括多層堆疊的編碼器和解碼器。

• 編碼器：負責處理輸入序列，輸出一個上下文相關的表示。

• 解碼器：產生輸出序列，通常用於機器翻譯等任務。

優勢

1. 並行處理：Transformer可以同時處理輸入序列中的所有單字，訓練速度更快。

2. 長程依賴建模：自註意力機制可以處理遠距離單字之間的關係，克服了傳統RNN的限制。

3. 靈活性：適用於多種資料類型，包括文字、圖像等。

應用

1. 機器翻譯：Transformer大大提升了機器翻譯效果。

2. 文本生成：如GPT系列、BERT系列用於文本生成和情感分析。

3. 影像處理：視覺Transformer（ViT）在影像分類中表現出色。

4. 強化學習：用於處理多模態輸入，提升強化學習任務表現。

Transformer架構透過自註意力機制和平行處理，解決了傳統RNN的限制，提升了訓練速度和任務效果。如今，Transformer已成為NLP及其他領域的基礎架構。