Transformers：改变人工智能格局的突破性语言模型 (transfer中文翻译)

Transformers

简介

Transformer是一种神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。它于2017年由谷歌大脑团队提出，以取代传统基于递归神经网络（RNN）的语言模型。Transformer的突破性在于其独特的自注意力机制，允许它捕获文本序列中词语之间的长距离依赖关系。

自注意力机制

自注意力机制是Transformer的关键创新。它允许模型了解序列中每个词与其他所有词之间的关联，而无需显式编码词之间的位置信息。这与RNN不同，RNN需要顺序处理单词，这会限制其对长序列的处理能力。在自注意力机制中，模型将序列中的每个词作为查询向量，并计算与所有其他词的键值对向量的注意力权重。它将这些权重与值向量加权求和，生成一个新的表示，该表示包含序列中所有词的信息。

Transformer架构

Transformer架构由编码器和解码器组成。编码器使用自注意力机制生成一组序列表示，其中每个表示都捕获序列中某个位置的信息。解码器然后使用这些表示来生成输出序列，例如翻译或摘要。Transformer的编码器堆叠了多个自注意力层，每个层都专注于捕获不同级别的依赖关系。解码器还堆叠了自注意力层，但它还包括一个额外的自注意力层，该层允许它关注输入序列的特定部分。

应用

Transformer在NLP领域有着广泛的应用，包括：

机器翻译
文本摘要
问答
文本生成
情感分析

优势

Transformer模型相比RNN具有以下优势：

能够捕获长距离依赖关系
并行处理能力，这提高了训练和推理速度
不需要显式的位置编码
适用于各种NLP任务

GPT和BERT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) 和 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是两个基于Transformer架构的大型语言模型。GPT是由OpenAI开发的，而BERT是由谷歌开发的。GPT是一个单向语言模型，这意味着它只能从左到右预测序列中的下一个单词。BERT是一个双向语言模型，这意味着它可以从左到右和从右到左预测序列中的下一个单词。