Attention Is All You Need

Transformer 和 Attention 机制详解 Transformer 模型是近年来自然语言处理（NLP）领域的研究热点，该模型首次引入了 Self-Attention 机制，彻底摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，实现了并行计算和长序列处理的可能性。下面，我们将详细介绍 Transformer 模型的背景、组成和 Attention 机制的计算过程。 一、Transformer 背景 Transformer 模型的出现是为了解决传统序列到序列模型的两个主要问题：一是 RNN 并行困难，二是 CNN 局部感受野问题。RNN 模型难以并行计算，因为每个单元的生成需要前 n 个单元的信息，而 CNN 模型只能捕获局部特征，无法处理长序列问题。 二、Transformer 组成 Transformer 模型主要由 Self-Attention 机制和 Multi-head Self-attention 组成。Self-Attention 机制可以捕获数据的内部相关性，而 Multi-head Self-attention 则可以捕获多种不同的相关性，并将其合并起来。 三、Attention 机制 Attention 机制是 Transformer 模型的核心组成部分，该机制可以让模型从大量信息中筛选出少量重要信息，并聚焦到这些重要信息上，忽略大多不重要的信息。Attention 机制的计算过程可以分为三个步骤：Scale Dot Product Attention、Multi-head Attention 和 Concat。 四、Attention 机制的计算过程 Attention 机制的计算过程可以分为以下几个步骤： 1. Scale Dot Product Attention：计算 Query、Key 和 Value 之间的点积，并将其除以缩放因子。 2. Multi-head Attention：将 Query、Key 和 Value 分别拆分成多个头，然后计算每个头的 Attention，最后将其合并起来。 3. Concat：将多个头的 Attention 结果合并起来，形成最终的 Attention 输出。 五、Transformer 模型的应用 Transformer 模型已经在多个 NLP 任务中取得了 state-of-the-art 的结果，包括机器翻译、文本分类、命名实体识别等。其并行计算和长序列处理能力使其在多个领域具有广泛的应用前景。