Transformer 为什么能颠覆AI？一文读懂"Attention Is All You Need" 精华

2017年，一篇名为《Attention Is All You Need》的论文横空出世，直接废掉了统治NLP十年的RNN和LSTM。

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当时，几乎所有自然语言处理（NLP）模型都在用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），但它们有个致命缺陷——训练慢、难并行、长距离依赖捕捉差。

而这篇论文提出的Transformer，仅用纯注意力机制（Self-Attention），就在机器翻译任务上吊打所有模型，训练速度还快了10倍！

今天，我们就来拆解这篇深度学习史上最重要的论文之一，看看它是如何彻底改变AI领域的。

📑 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762

一、为什么需要Transformer？

在 Transformer 出现之前，自然语言处理领域主要依赖于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）来处理文本数据。

然而，这些传统模型在处理复杂的自然语言任务时，逐渐暴露出了一些难以克服的局限性。

1.RNN的困境

RNN 是一种处理序列数据的神经网络，它通过在时间步上循环传递信息来处理序列中的每个元素。

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这种结构使得 RNN 能够捕捉序列中的时间依赖关系，在语言建模和机器翻译等任务中取得了一定的成果。

然而，RNN 在处理长文本时存在严重的梯度消失或梯度爆炸问题。

由于 RNN 的循环结构，信息在传递过程中会不断衰减或累积，导致模型难以捕捉长距离的依赖关系。

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例如，在翻译一个长句子时，句子开头和结尾的信息很难有效关联起来，这就限制了 RNN 在处理复杂语言结构时的性能。

此外，RNN 的训练速度也相对较慢，因为它需要按顺序逐个处理序列中的元素，无法并行计算。

2.CNN的不足

CNN 在图像处理领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取能力也吸引了自然语言处理领域的研究者。

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CNN 通过卷积操作在文本序列上提取局部特征，能够捕捉到文本中的局部语义信息。

然而，CNN 在处理自然语言时也存在一些不足。

首先，CNN 的感受野相对固定，对于一些复杂的语言结构和长距离依赖关系捕捉能力有限。

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其次，CNN 无法像 RNN 那样灵活地处理不同长度的序列，需要对文本进行填充或截断等预处理操作，这可能会影响模型的性能。

👉 这时候，谷歌大脑团队提出：既然RNN和CNN都有缺陷，不如彻底抛弃它们，只用Attention！

二、Transformer的三大突破

Transformer 的成功主要归功于其三大核心创新：自注意力机制、多头注意力机制和位置编码。

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这些创新不仅解决了传统模型的局限性，还为自然语言处理任务带来了前所未有的性能提升。

1.自注意力机制

自注意力机制（Self - Attention）是 Transformer 的核心思想之一。它能够让模型在处理序列中的每个元素时，同时关注到序列中的其他所有元素。

想象你在读一句话时，大脑会自动聚焦关键词——比如‘猫追老鼠’，你会更关注‘猫’和‘老鼠’的关系。自注意力机制做的正是这件事！

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具体来说，自注意力机制通过计算每个元素与其他元素之间的相关性权重，模型可以动态地确定哪些元素对当前元素的表示更重要。

例如，在翻译句子时，当模型处理到句子中的某个动词时，它可以通过自注意力机制同时考虑与这个动词相关的主语、宾语等其他元素，从而更准确地理解句子的语义。

自注意力机制的优势在于其能够捕捉长距离依赖关系。 由于它不受序列长度的限制，模型可以有效地捕捉到序列中任意两个元素之间的关系，无论它们相隔多远。

此外，自注意力机制还可以并行计算，与 RNN 不同，它能够同时处理序列中的所有元素，大大提高了模型的训练速度。 这种并行计算的能力使得 Transformer 在处理大规模数据时具有显著的优势。

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2.多头注意力机制

多头注意力机制（Multi - Head Attention）是 Transformer 的另一个重要创新。 它通过将输入数据分成多个不同的“头”，每个头学习序列中不同部分的信息。

单一注意力可能只关注一种关系（如主语-动词），但实际语言复杂得多。Transformer用‘多头’机制，同时关注多种关系！

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这些头可以关注到不同的语义特征、语法结构等，最后将这些头的学习结果合并起来，得到更全面的表示。

例如，一个头可能专注于捕捉句子中的主谓宾结构，而另一个头可能关注形容词和名词之间的修饰关系。

通过这种方式，多头注意力机制能够让模型从多个角度理解序列，从而捕捉到更丰富、更复杂的模式。

多头注意力机制提高了模型的表达能力和泛化能力。 由于模型能够同时学习到序列中多种不同的关系和特征，它能够更准确地表示文本的语义。

在面对新的、未见过的数据时，模型也能够更好地进行处理和预测。

这种多角度的学习方式使得 Transformer 在各种自然语言处理任务中都表现出色，无论是文本分类、情感分析还是机器翻译。

3.位置编码

虽然自注意力机制能够捕捉序列中元素之间的关系，但它本身并不考虑元素的位置信息。 然而，在自然语言中，元素的位置顺序是非常重要的。

既然Transformer没有RNN的顺序结构，如何知道‘猫追老鼠’和‘老鼠追猫’的区别？答案：位置编码！

例如，“狗咬人”和“人咬狗”语义截然不同。

为了解决这个问题，Transformer 引入了位置编码。

位置编码（Positional Encoding）是一种向量，它能够表示元素在序列中的位置信息，并且与输入数据相加后一起输入到模型中。

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位置编码的引入使得 Transformer 能够同时考虑元素之间的关系和位置顺序。 

这样，模型在处理序列时，既能够利用自注意力机制捕捉元素之间的关系，又能够考虑元素的位置顺序，从而更准确地理解序列的语义。 

位置编码的设计巧妙地弥补了自注意力机制的不足，使得 Transformer 能够更好地处理自然语言数据。

三、如何碾压传统模型？

Transformer 的创新不仅使其在理论上具有优势，更在实际应用中展现出了强大的性能。

它在多个自然语言处理任务中都取得了显著的成果，碾压了传统的 RNN 和 CNN 模型。

1.性能提升

在机器翻译任务中，Transformer 模型的性能远超传统的 RNN 和 CNN 模型。

如下图，在 WMT（Workshop on Machine Translation）翻译任务中，Transformer 模型取得了显著的 BLEU 分数提升。

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注：BLEU 分数是一种衡量翻译质量的指标，分数越高表示翻译质量越好。

除了翻译任务，Transformer 在文本分类、问答系统等其他自然语言处理任务中也展现出了强大的性能。

2.效率提升

由于 Transformer 模型可以并行处理序列中的元素，相比 RNN 模型，其训练速度得到了极大的提升。

Transformer 模型能够更好地利用现代的 GPU 等硬件资源进行并行计算。

硬件资源的高效利用进一步提高了模型的训练效率，使得大规模的模型训练成为可能。

3.后续研究

Transformer 架构为后续的预训练模型（如 BERT、GPT 等）奠定了基础。

这些预训练模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功，推动了整个领域的发展。

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Transformer 的成功激发了研究人员对自注意力机制、模型架构等多方面的深入研究。

例如，研究人员不断探索如何改进自注意力机制，提高模型的性能和效率。

同时，也出现了许多基于 Transformer 的变体模型，用于解决不同的自然语言处理问题。

结 语

《Attention Is All You Need》论文的出现，标志着自然语言处理领域进入了一个新的时代。

Transformer 模型通过其创新的自注意力机制、多头注意力机制和位置编码，解决了传统模型的局限性，为自然语言处理任务带来了前所未有的性能提升。

本文转载自​​​​Fairy Girl​​​​，作者：Fairy Girl