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Transformer架构详解

整体架构概述​

Transformer采用经典的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，完全基于注意力机制构建。

编码器架构​

编码器层结构​

每个编码器层包含两个主要组件：

  1. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
  2. 位置前馈网络（Position-wise Feed-Forward Network）

多头自注意力​

多头自注意力是编码器的核心组件，允许模型同时关注序列中不同位置的信息。

解码器架构​

解码器层结构​

每个解码器层包含三个主要组件：

  1. 掩码多头自注意力（Masked Multi-Head Self-Attention）
  2. 编码器-解码器多头注意力（Encoder-Decoder Multi-Head Attention）
  3. 位置前馈网络（Position-wise Feed-Forward Network）

注意力机制详解​

缩放点积注意力​

Transformer使用缩放点积注意力作为基础注意力函数：

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V

位置编码​

正弦位置编码​

Transformer使用正弦和余弦函数来编码位置信息：

PE(pos, 2i) = sin(pos/10000^(2i/d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos/10000^(2i/d_model))

层归一化和残差连接​

层归一化​

层归一化在每个子层之后应用，帮助稳定训练过程。

残差连接​

残差连接帮助深层网络的训练，避免梯度消失问题。

架构变体​

编码器-解码器变体​

  1. 仅编码器：BERT类模型
  2. 仅解码器：GPT类模型
  3. 编码器-解码器：T5、BART类模型

模型参数和配置​

标准配置​

  • d_model: 512 (模型维度)
  • d_ff: 2048 (前馈网络维度)
  • num_heads: 8 (注意力头数)
  • num_layers: 6 (层数)
  • vocab_size: 50000 (词汇表大小)

计算复杂度分析​

注意力计算复杂度​

对于序列长度n和模型维度d：

  1. 时间复杂度：O(n²d)
  2. 空间复杂度：O(n² + nd)

总结​

Transformer架构的成功在于其简洁而强大的设计：

  1. 统一的注意力机制：处理各种序列建模任务
  2. 并行化能力：大大提高训练效率
  3. 可扩展性：易于扩展到更大的模型
  4. 通用性：适用于多种模态和任务

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