【AI-16】浅显易懂说一下RNN和Transformer

news2024/9/28 17:22:31

循环神经网络（RNN）曾经是自然语言处理领域的主流，但它们面临着长距离依赖和梯度消失等问题，限制了其在处理长文本序列时的表现。随后，Transformer模型的出现改变了这一局面。

循环神经网络（RNN）的问题和Transformer 模型的解决方案

循环神经网络（RNN）的问题：
想象一下，当处理一段很长的文本时，RNN 就像是一个记性不太好的人。
对于长距离依赖问题，RNN 在处理长文本时，很难记住开头的信息，随着序列的推进，早期的信息对后面的影响逐渐减弱。这就好比你在听一个很长的故事，听到后面时，可能已经忘了开头讲的是什么重要内容。
而梯度消失问题呢，就像是一个信号在长距离传播中逐渐减弱消失了。在 RNN 中，梯度在反向传播时，经过很多时间步，会变得非常小，导致模型难以学习到长距离的依赖关系。
Transformer 模型的解决方案：
Transformer 就像是一个拥有超强记忆力和高效处理能力的高手。
它使用了一种叫做“自注意力机制”的方法。这个机制可以让模型在处理每个位置的信息时，能够同时关注到整个序列中的其他位置，并且根据重要程度给不同位置分配不同的权重。这就好比在阅读一篇文章时，能够快速地把重要的部分找出来，而不是像 RNN 那样一点点地传递信息。
为了更好地理解，我们假设要处理一个句子“我今天去了公园，那里的花很漂亮”。在 Transformer 中，当处理“花”这个词时，自注意力机制可以让模型同时考虑“我”“今天”“去了”“公园”等其他词的信息，并根据它们与“花”的关系赋予不同的重要性权重。
而且，Transformer 避免了 RNN 中梯度在长序列中逐渐消失的问题。它的结构和计算方式使得梯度能够更有效地在网络中传播，从而让模型能够更好地学习长距离的依赖关系。
总之，Transformer 通过自注意力机制和更优的结构，解决了 RNN 在处理长文本序列时的长距离依赖和梯度消失问题，从而在自然语言处理任务中表现得更加出色。

RNN 为什么会存在处理长文本序列时的长距离依赖和梯度消失问题

RNN 存在处理长文本序列时的长距离依赖和梯度消失问题，主要原因如下：
长距离依赖问题：
RNN 的结构决定了它在处理序列信息时，是按照顺序依次处理每个元素的。在处理长文本序列时，随着序列的增长，前面早期的信息在经过多次的传递和更新后，其影响力会逐渐减弱。这就类似于我们在传递一个消息，经过多个中间人传递后，最初的信息可能会被扭曲或丢失。

在这里插入图片描述

比如，在一个很长的故事中，开头提到的一个重要人物，到了后面的情节中，如果没有特别的强调，可能就容易被忽略或者遗忘。
梯度消失问题：
在 RNN 进行反向传播更新参数时，梯度需要通过时间步依次反向传播。由于 RNN 的参数是在时间步上共享的，随着时间步的增加，梯度值会不断乘以一些小于 1 的数值。
假设梯度值为，每次反向传播乘以一个小于 1 的数值a（0<a<1）
，经过n个时间步后，梯度值就变成了在这里插入图片描述
当n较大时，a的n次方会趋近于 0 ，导致梯度变得非常小，几乎无法对早期的参数进行有效的更新。
举个例子，就像一个多米诺骨牌效应，但是每往后传递一排，骨牌倒下的力量就减弱很多，到后面几排几乎无法推倒。
这两个问题使得 RNN 在处理长文本序列时表现不佳，难以捕捉到长距离的依赖关系和有效地学习。

Transformer架构的核心

Transformer架构深入解析：
Transformer架构是大型语言模型背后的核心架构。它采用了自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，避免了传统循环神经网络（RNN）中存在的梯度消失问题。Transformer包括编码器和解码器两个部分，其中编码器用于将输入序列编码为隐藏表示，而解码器则用于根据编码器的输出生成目标序列。
自注意力机制（Self-Attention）的工作原理：
自注意力机制是Transformer架构的核心之一。它允许模型在处理每个输入位置时都可以关注到其他位置的信息，并且可以动态地调整不同位置的重要性。通过计算每个位置与其他位置的相关性，自注意力机制可以有效地捕捉序列中的语义关系，从而提高模型在自然语言处理任务中的性能。
位置编码与序列建模：
在Transformer模型中，由于不包含任何位置信息，因此需要引入位置编码来表征输入序列中单词的位置信息。位置编码通常是通过将位置信息编码为向量形式，并与单词的词向量相加得到的。通过引入位置编码，Transformer模型能够更好地理解输入序列的顺序信息，从而提高模型的性能。
解码器与编码器的功能与区别：
Transformer模型由编码器和解码器组成，它们分别承担着不同的功能。编码器负责将输入序列转换为隐藏表示，捕捉输入序列的语义信息；而解码器则负责根据编码器的输出生成目标序列。解码器在生成过程中还会利用自注意力机制来关注到输入序列的不同部分，从而生成更加准确的输出序列。