深度解读大语言模型中的Transformer架构

一、Transformer的诞生背景

传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN 由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。

LSTM 虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题，但依然存在梯度不稳定的情况。而且，RNN 和 LSTM 在计算过程中，无法并行处理数据。它们需要按照序列顺序依次计算，这极大地限制了模型的训练和推理速度，尤其在处理大规模的自然语言数据时，效率低下。

正是由于这些局限性，Transformer 应运而生。它摒弃了传统模型的递归结构，采用了自注意力机制和位置编码。自注意力机制能够让模型同时关注输入序列中的所有位置，从而更好地捕捉长距离依赖关系。位置编码则为模型提供了位置信息，使其能够理解文本的顺序。

通过这些创新，Transformer 有效地解决了传统神经网络模型在处理自然语言时的梯度问题和并行计算难题，为自然语言处理领域带来了全新的突破和发展。

二、Transformer的核心结构

1. 自注意力机制

在 Transformer 中，自注意力机制通过以下方式计算输入序列中元素之间的相关性，以实现长距离依赖关系的捕捉。首先，对于输入序列中的每个元素，计算其查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量。然后，通过计算 Query 向量与所有 Key 向量的点积，并除以键向量维度的平方根进行缩放，接着使用 Softmax 函数进行归一化，得到注意力分数。这些分数表示了每个元素与其他元素的相关性权重。最后，将注意力分数与对应的值向量进行加权求和，得到输出向量。这种机制使得模型能够同时考虑输入序列中的所有元素，从而有效地捕捉长距离的依赖关系。

2. 位置编码

位置编码解决了 Transformer 模型中单词位置信息缺失的问题。在 Transformer 中，由于自注意力机制本身无法感知单词的位置顺序，位置编码为每个单词分配一个包含位置信息的向量。常见的位置编码方法包括：

绝对位置编码：如将位置编码当作可训练参数的训练式，应用于 BERT、GPT 等模型，但可能存在外推性限制。

三角函数式：如 Transformer 论文中提出的 Sinusoidal 位置编码，通过特定公式生成，具有一定外推性和表达相对位置信息的可能性。

学习式：通过神经网络学习位置编码，能够适应不同任务和数据集的特定需求。

3. 多头注意力

多头注意力具有重要作用，它能够让模型同时关注不同位置的信息，从而丰富模型的表达能力。计算过程中，首先将输入序列划分为多个头，每个头都计算各自的查询、键和值向量，然后分别进行注意力计算，得到多个注意力结果。最后将这些结果拼接并通过一个参数权重矩阵进行整合。通过多头机制，模型可以从不同的角度和维度捕捉输入序列中的信息，增强了模型对复杂语义和语法结构的理解能力。