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算法金 | Transformer,一个神奇的算法模型!!
来源:cnblogs  作者:算法金「全网同名」  时间:2024/7/3 14:41:15  对本文有异议


大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」

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在现代自然语言处理(NLP)领域,Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率,而自注意力机制是其中的核心组件。

今个儿我们将通过五个阶段,逐步深入讲解自注意力机制,帮助大侠一窥其原理和应用,成功实现变身(装 X )

第一阶段:自注意力机制基础

在处理语言和文字时,我们经常需要理解一个句子中的单词是如何相互关联的。例如,在句子“猫追着老鼠跑”中,我们需要知道“猫”是追的主体,“老鼠”是被追的对象。传统的方法在理解这些关系时有一些困难,特别是当句子变得很长时。自注意力机制是一种新的方法,可以更好地理解句子中单词之间的关系,无论句子有多长。

自注意力机制的核心思想是:每个单词都能“注意到”句子中的其他单词,并根据这些单词来调整自己。这有点像我们在读一篇文章时,会注意到一些关键的词句来帮助我们理解文章的整体意思。

第二阶段:自注意力机制的工作原理

在自注意力机制中,每个单词会看向句子中的其他单词,并计算一个注意力得分。这些得分表示每个单词对其他单词的关注程度。这个过程可以理解为每个单词都在问自己:“我应该关注哪些单词?”

计算注意力得分

以句子“我喜欢吃苹果”为例:

  • “我”计算它对“喜欢”、“吃”和“苹果”的注意力得分。
  • 每个单词的得分会被转换成一个概率,表示它在句子中有多重要。

注意力得分会被一种叫做 softmax 的方法转换成概率。这种方法确保所有的得分加起来等于 1,这样我们就可以知道每个单词的重要性。例如:

  • “我”可能对“喜欢”的关注度是 0.4,对“吃”的关注度是 0.3,对“苹果”的关注度是 0.3。
  • 这些得分表示“我”最关注的是“喜欢”,其次是“吃”和“苹果”。

生成新表示

每个单词会根据这些概率得分,重新组合句子中的信息,生成新的表示。这就像我们在阅读一篇文章时,会根据每句话的重要性来总结文章的核心内容。

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第三阶段:查询、键和值

在自注意力机制中,每个单词都被表示为三个向量:查询(Query)、键(Key)和值(Value)。这些向量帮助我们计算注意力得分,并生成新的单词表示。

查询(Query)

查询向量表示我们希望了解的单词。每个单词都有一个查询向量,用于计算它与其他单词的关系。

键(Key)

键向量表示句子中每个单词的特征。查询向量会与键向量进行对比,计算出注意力得分。

值(Value)

值向量表示句子中每个单词的具体内容。注意力得分会作用于值向量,以生成新的单词表示。

示例

以句子“我喜欢吃苹果”为例:

  • “我”的查询向量会与“喜欢”、“吃”和“苹果”的键向量进行对比,计算出它们的注意力得分。
  • 这些得分会用于加权“喜欢”、“吃”和“苹果”的值向量,生成“我”的新表示。

多头注意力机制

为了更好地捕捉句子中不同方面的信息,Transformer 引入了多头注意力机制。这个机制允许我们并行地计算多组查询、键和值向量,捕捉不同的关系。

多头注意力机制的步骤

  1. 分组:将查询、键和值向量分成多组,每组称为一个“头”。
  2. 独立计算:每个头独立计算注意力得分,并生成新的表示。
  3. 拼接与变换:将所有头的结果拼接起来,并通过一个线性变换生成最终的输出。

例子

假设我们有两个头:

  • 第一头可能主要关注“我”和“喜欢”的关系。
  • 第二头可能主要关注“吃”和“苹果”的关系。通过这种方式,多头注意力机制可以更全面地理解句子中的不同关系。

第四阶段:残差连接和层归一化

残差连接(Residual Connection)

残差连接是一种技术,它通过在网络层之间添加直接的跳跃连接,帮助缓解深度神经网络中的梯度消失问题。

原理

在每一层的输出中,我们会添加上这一层的输入。这可以用公式表示为:

其中,Layer(??) 表示这一层的计算结果,?? 是输入。

优点

  • 缓解梯度消失问题:残差连接允许梯度直接通过跳跃连接传播,从而保持梯度不至于消失。
  • 更快的训练速度:残差连接使得网络更容易训练,减少了训练时间。

示例

假设我们有一个句子“我喜欢吃苹果”,经过一层自注意力机制处理后,我们会将这一层的输出与原始输入相加,生成新的表示。这使得信息更好地在网络中传播。

层归一化(Layer Normalization)

层归一化是一种技术,它通过对每一层的输出进行归一化处理,帮助加速训练和提高模型稳定性。

原理

层归一化会对每一层的输出进行归一化处理,使得输出的均值为 0,方差为 1。这可以用公式表示为:

优点

  • 提高训练速度:层归一化使得网络层的输出更为稳定,加快了训练速度。
  • 提高模型稳定性:通过归一化处理,减少了网络层之间的数值波动,提高了模型的稳定性。

示例

在每一层的输出经过残差连接后,我们会对结果进行层归一化处理,使得输出更加稳定。例如,在句子“我喜欢吃苹果”中,每一层的输出经过层归一化处理后,可以更好地进行下一层的计算。

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第五阶段:实际应用与高级优化

自注意力机制的实现

基本实现步骤

  1. 输入处理:将输入文本转换为向量表示,可以使用词嵌入(word embedding)技术。
  2. 计算查询、键和值:根据输入向量,计算每个单词的查询、键和值向量。
  3. 计算注意力得分:使用查询和键向量计算注意力得分,并通过 softmax 转换成概率。
  4. 加权求和:根据注意力得分,对值向量进行加权求和,生成新的表示。
  5. 多头注意力机制:并行计算多组查询、键和值向量,并将结果拼接起来。
  6. 残差连接和层归一化:在每一层的输出后,添加残差连接并进行层归一化处理。

代码示例

以下是一个简化的自注意力机制的实现示例:

import torch
import torch.nn.functional as F

class SelfAttention(torch.nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.embed_size = embed_size
        self.heads = heads
        self.head_dim = embed_size // heads

        assert self.head_dim * heads == embed_size, "Embedding size needs to be divisible by heads"

        self.values = torch.nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.keys = torch.nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.queries = torch.nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.fc_out = torch.nn.Linear(heads * self.head_dim, embed_size)

    def forward(self, values, keys, query, mask):
        N = query.shape[0]
        value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]

        values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
        keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
        queries = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)

        energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys])
        if mask is not None:
            energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))

        attention = torch.nn.functional.softmax(energy / (self.embed_size ** (1 / 2

)), dim=3)

        out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(N, query_len, self.heads * self.head_dim)
        out = self.fc_out(out)
        return out

优化技巧

使用预训练模型

在实际应用中,可以使用预训练的 Transformer 模型,如 BERT、GPT 等,这些模型已经在大规模数据上进行过训练,能够大幅提升性能。

微调(Fine-tuning)

在特定任务上对预训练模型进行微调,即在预训练模型的基础上,使用少量的任务特定数据进行训练,以适应具体的应用场景。

正则化技术

为了防止模型过拟合,可以使用正则化技术,如 Dropout、权重衰减等。

实际应用案例

自然语言处理

自注意力机制广泛应用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成、情感分析等。例如,Google 的翻译系统使用 Transformer 模型进行高效的翻译。

图像处理

自注意力机制也被应用于图像处理任务,如图像分类、目标检测等。Vision Transformer(ViT)是将 Transformer 应用于图像处理的成功案例。

[ 抱个拳,总个结 ]

在第五阶段中,我们探讨了自注意力机制在实际应用中的实现步骤,提供了代码示例,并介绍了一些高级优化技巧和实际应用案例。通过这些内容,大侠可以一窥 Transformer 的核心 - 自注意力机制的实际应用和优化方法。

至此,五个阶段的学习已经完成,希望这能帮助你全面理解自注意力机制,并在实际项目中成功应用。

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原文链接:https://www.cnblogs.com/suanfajin/p/18278993

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