近年来，随着一篇名为“Attention is All You Need”论文的出现，自然语言处理（NLP）领域经历了一场巨大的变革。2017年，在谷歌和多伦多大学发表了这篇论文后，Transformer架构出现了。这一架构不仅显著提升了NLP任务的性能，还引发了生成式人工智能能力的爆炸性增长。
Transformer架构的强大之处
Transformer架构的核心优势在于其能够学习句子中所有单词的相关性和上下文，而不仅仅是相邻单词之间的关系。通过应用注意力权重，模型可以学习输入中每个单词与其他单词的相关性，无论它们在输入中的位置如何。这使得模型能够理解句子的整体意义和上下文，从而提高了语言编码的能力。
Transformer架构的组成部分
最直接的就是拿出这张最经典的图表了，来自 “Attention is All You Need”论文。
编码器（Encoder）和解码器（Decoder）
Transformer架构分为两个主要部分：编码器（Encoder，上图左边）和解码器（Decoder，上图右边）。把上边的图简化一下：
标记化（Tokenization）和嵌入层（Embedding Layer）
在将文本输入模型进行处理之前，首先需要对单词进行标记化（Tokenization），因为大模型处理的是Token，不是单词。这一步将单词转换为数字，这个数字就是通常说的Token。
重要的是，一旦你选择了一个标记器（tokenizer）来训练模型，你在生成文本时必须使用相同的标记器（tokenizer）。
下图是两种不同的tokenizer：
然后，输入将被传递到嵌入层（Embedding Layer），该层是一个可训练的高维向量空间（trainable vector embedding space），每个Token表示为一个向量并占据该空间内的唯一位置。
下图是一个Embedding Layer的例子，每个TokenID被映射到这个向量空间的一个向量（Vector）上，论文中这个向量（Vector）的大小是512.
大模型将嵌入空间中彼此接近的Token联系起来，并且将Token之间的距离计算为一个角度，数学地理解语言。
当将Token Vector添加到编码器或解码器的基础时，同时还添加了位置编码（positional encoding）到Postiion embedding中。通过添加位置编码，保留了有关单词顺序的信息，不会丢失句子中单词位置的相关性。一旦将输入令牌和位置编码相加，就会将结果向量传递给自注意力层（Self-Attention Layer）。
自注意力机制（Self-Attention Layer）
自注意力机制是Transformer架构的关键特性之一。该层分析输入序列中令牌之间的关系，使模型能够关注输入序列的不同部分，从而更好地捕捉单词之间的上下文依赖关系。
多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
Transformer架构实际上具有多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）。这意味着多个自注意力权重（attention weights）集（或称头）是并行独立学习的，每个头会学习语言的不同方面。例如，一个头可能关注句子中人物实体之间的关系，另一个头可能关注句子的活动，第三个头可能关注单词是否押韵。
全连接前馈网络（ Fully-Connected Feed-Forward Network）
所有的注意力权重（attention weights）应用到输入数据后，输出将通过一个全连接的前馈网络（Fully-Connected Feed-Forward Network）进行处理。该层的输出是一个逻辑向量，与标记器词典（tokenizer dictionary）中每个Token的概率得分成比例。
然后，这些逻辑值被传递到一个softmax层，归一化为每个单词的概率得分。这个输出包括词汇表中每个单词的概率，所以这里可能有成千上万的分数。
Transformer架构的革命性影响
Transformer架构的出现改变了NLP的游戏规则。它不仅解决了传统RNN架构的局限性，还显著提高了生成式任务的性能。通过并行处理输入数据，并利用更大的训练数据集，Transformer架构能够高效地扩展使用多核GPU进行训练。更重要的是，它能够学习并关注处理单词时的语义，这一点在《Attention is All You Need》论文中得到了详细阐述。
总结
Transformer架构已经成为现代NLP任务的基础。通过其独特的自注意力机制和多头注意力，Transformer不仅提高了模型对语言的理解能力，还大大增强了生成式人工智能的能力。随着技术的不断发展，我们可以期待Transformer架构将在更多领域发挥更大的作用。
