Transformer是一種基于自注意力機(jī)制（Self-Attention）的序列到序列（Seq2Seq）模型架構(gòu)，由google在2017年提出。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型相比，Transformer在處理長(zhǎng)序列時(shí)具有更好的捕捉依賴關(guān)系和并行計(jì)算能力，因此在機(jī)器翻譯、文本生成等自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。
Transformer模型主要由兩個(gè)部分組成：編碼器和解碼器。編碼器的作用是將輸入序列轉(zhuǎn)化為一系列高層次的特征表示，解碼器則根據(jù)這些特征表示來生成目標(biāo)序列。
編碼器
編碼器由多個(gè)相同的層組成，每一層都由兩個(gè)子層組成：自注意力機(jī)制層和全連接前饋網(wǎng)絡(luò)層。自注意力機(jī)制層主要用于學(xué)習(xí)輸入序列中各個(gè)位置之間的關(guān)系，全連接前饋網(wǎng)絡(luò)層則用于將每個(gè)位置的特征表示映射到一個(gè)更高維度的空間中。在自注意力機(jī)制層中，我們會(huì)根據(jù)輸入序列中每個(gè)位置的特征來計(jì)算它與其他位置的相似度，然后對(duì)相似度進(jìn)行歸一化處理，得到一個(gè)加權(quán)的向量表示，這個(gè)過程就叫做注意力機(jī)制。
解碼器
解碼器也由多個(gè)相同的層組成，每一層也包含兩個(gè)子層：自注意力機(jī)制層和編碼器-解碼器注意力機(jī)制層。自注意力機(jī)制層和編碼器中的自注意力機(jī)制層是類似的，用于學(xué)習(xí)解碼器輸入序列中各個(gè)位置之間的關(guān)系；編碼器-解碼器注意力機(jī)制層則用于將編碼器的輸出特征和解碼器的輸入序列進(jìn)行對(duì)齊，從而將編碼器的信息引入到解碼器中。
在Transformer模型中，輸入的序列首先通過詞嵌入（word Embedding）層得到詞向量表示，然后再通過位置編碼（Positional Encoding）層將序列中的位置信息編碼到詞向量中。編碼器和解碼器都包含多個(gè)Transformer模塊，每個(gè)Transformer模塊中包含了一個(gè)自注意力機(jī)制和一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-Forward.NETwork）。自注意力機(jī)制用于學(xué)習(xí)輸入序列中的依賴關(guān)系，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則用于對(duì)注意力機(jī)制的輸出進(jìn)行處理。在解碼器中，還增加了一個(gè)注意力機(jī)制，用于對(duì)編碼器輸出進(jìn)行加權(quán)求和，從而得到最終的輸出序列。
Transformer模型架構(gòu)的發(fā)展主要集中在以下幾個(gè)方面：
Transformer-XL
Transformer-XL是在原始Transformer模型的基礎(chǔ)上提出的改進(jìn)型模型。傳統(tǒng)的Transformer模型只能處理有限長(zhǎng)度的序列，但在實(shí)際應(yīng)用中，有些任務(wù)需要處理更長(zhǎng)的序列，如文檔或長(zhǎng)篇小說等。為了解決這個(gè)問題，Transformer-XL采用了一種新的架構(gòu)，稱為“相對(duì)位置編碼（Relative Positional Encoding）”，可以處理更長(zhǎng)的序列。
BERT
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的預(yù)訓(xùn)練模型，主要用于自然語言處理任務(wù)。BERT模型使用了Transformer模型的編碼器部分，通過預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到高質(zhì)量的語言表示，然后可以通過微調(diào)來適應(yīng)各種下游任務(wù)。BERT模型的出現(xiàn)，推動(dòng)了自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展。
GPT
GPT（Generative Pre-trAIned Transformer）是由OpenAI于2018年提出的預(yù)訓(xùn)練模型，也基于Transformer架構(gòu)。GPT主要用于自然語言生成任務(wù)，如文本生成、機(jī)器翻譯等。GPT模型使用了Transformer的解碼器部分，并通過預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到高質(zhì)量的語言表示，從而實(shí)現(xiàn)了非監(jiān)督式的語言生成。
XLNet
XLNet是由CMU和谷歌等機(jī)構(gòu)共同開發(fā)的預(yù)訓(xùn)練模型，采用了Transformer-XL的相對(duì)位置編碼，并且引入了一種新的預(yù)訓(xùn)練方法，稱為“可擴(kuò)展性的自回歸性（Permutation Language Modeling）”。相比于BERT模型，XLNet模型在自然語言處理任務(wù)上取得了更好的性能。
Transformer模型作為一種基于自注意力機(jī)制的模型架構(gòu)，已經(jīng)成為處理序列到序列任務(wù)的主流模型之一，并且在自然語言處理、語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。
