14｜变形金刚：Transformer是如何让模型变大的？
注意力机制
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Transformer模型是自然语言处理领域的重要突破之一，其基于注意力机制的设计使得模型能够并行处理输入内容，从而提高了训练效率和性能表现。文章通过一个星际航行的比喻生动地解释了Transformer模型的工作原理。首先，模型将输入文本转化为高维向量表示，然后通过位置编码层为每个词汇添加位置信息，以便模型区分不同词汇在输入中的位置。接着，自注意力机制帮助模型捕捉输入内部的上下文关联信息，形成一个注意力权重的分布，指导模型的学习过程。与传统的注意力机制相比，自注意力机制更关注输入词与词之间的内部关联性，使得模型能够学习理解更多隐含的信息和深意。Transformer模型的设计使得其在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升，为大型模型技术的发展创造了必要的条件。文章还介绍了Transformer模型中的多头注意力机制、残差归一化和前馈神经网络等核心组件，以及它们在模型中的作用。通过生动的比喻和图示，读者能够深入理解这些关键组件在模型中的作用，从而更好地掌握Transformer模型的核心原理。
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水木这堂课讲的很有意思啊，用变形金刚 星际舰队寻找目标星球的剧情把抽象的问题方法具体形象化。作者回复: 你好，水木！感谢你的支持。后面的课程中我也会保持这个风格，尽量用白话的方式，让大家快速理解各种大模型技术的本质。
2023-09-11归属地：广西5- Paul ShanRNN是一个单词一个单词处理的，自带顺序，Transformer批量处理，位置信息丢失了，必须加入位置信息才能让模型学到单词之间的位置关系。请问一个问题，为什么位置信息是直接加入到embedding的输出，感觉位置信息和embedding的输出是不同维度的东西，用不同维度表示可能更合理一点，但是我也能理解本来维度已经很高了，直接加不会增加维度，除了不增加维度，直接加还有什么其他理由吗，多谢
作者回复: 你好，Paul Shan！首先我们为每个位置的输入都加入了位置编码信息，为了让他们可以有效的融合，保持相同维度是必要的。其实最关键的问题是如何用这个同维度的向量，来表示位置的信息。 这里说一下核心原理，在 Transformer 的内部计算中，位置编码的设计，能让两个不同位置的编码在进行矢量运算后，能提取出他们的相对位置距离（j-i），以此来完成位置的表示。 这是一个很好的问题，希望你在后面的课程中还能提出更多高质量的问题。
2023-09-11归属地：美国23 
一只豆二刷课程的我，在每一节课中反复感受到 老师自顶向下的教学思想：不仅在每一节课中（本节讲解是我看到所有Transformer讲解中最棒的），也反映在 对整个AI技术发展的探索历史的上帝视角。 纵观这门课程，很多句子都能让学习者恍然大悟，达到“一眼万年”的境界。。。作者回复: 你好，一只豆。感谢你一以贯之的支持！如你所说，在联系前后课程内容，找到之间的联系，并拼凑出整个拼图后，会得到拥有上帝视角的快乐，很替你高兴！
2023-09-23归属地：广东1
周晓英位置编码在 Transformer 模型中起到了非常重要的作用。 保持顺序信息: 在文本处理任务中，词语之间的顺序关系是非常重要的。但是，由于 Transformer 的自注意力机制是对所有位置的词语同时进行处理，它本身无法区分词语的顺序。位置编码的加入能够提供顺序信息，使得模型能够区分不同位置的词语。 使模型具备顺序感: 当位置编码被加入到输入向量中时，每个位置的向量现在都包含了关于其位置的信息。这使得模型能够根据词语的相对位置来学习和作出预测。 泛化能力: 通过位置编码，模型可以更好地泛化到不同长度的序列，因为它学会了词语之间的相对位置关系。 如果去掉位置编码，Transformer 模型就失去了词语顺序的信息，这会严重影响模型的性能，特别是在需要理解语言顺序的任务中，如机器翻译、文本摘要等。在一些不需要顺序信息的任务中，可能位置编码不是严格必要的，但在大多数自然语言处理任务中，位置编码是非常重要的。2023-10-02归属地：美国4