14｜Transformer技术原理：为什么说Transformer是大模型架构的基石？（上）
独行
你好，我是独行。
铺垫了这么多，终于到重头戏了，如果把前面讲的基础知识都当作开胃小菜的话，那么这节课我们讲的 Transformer 妥妥的算主菜、大菜了。
回想一下上节课讲的 Seq2Seq，我们的案例中，底层使用的是 GRU（门控循环单元），我们在讲 RNN 的时候提过但没有深入介绍。不论是 GRU 还是 LSTM 都面临一系列问题，比如梯度消失和梯度爆炸，还有 RNN 必须按照顺序处理序列中的每个元素，没法并行处理，当然还有长依赖问题，虽然 RNN 可以处理长序列，但是实战中，效果并不是很好，等等。
这些问题一直困扰学术界多年，直到有一天，Google 的研究员发表了一篇论文——Attention Is All You Need，提出了 Transformer 模型，名字就霸气侧漏，瞬间这些问题貌似迎刃而解！我们今天这节课就来扒一扒细节，学习下为什么 Transformer 能解决这些问题。
Transformer
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，诞生于 2017 年。目前大部分大语言模型，像 GPT 系列和 BERT 系列都是基于 Transformer 架构。Transformer 摒弃了之前序列处理任务中广泛使用的循环神经网络（RNN），转而使用自注意力层来直接计算序列内各元素之间的关系，从而有效捕获长距离依赖。这一创新设计不仅明显提高了处理速度，由于其并行计算的特性，也大幅度提升了模型在处理长序列数据时的效率。
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1. Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，摒弃了之前广泛使用的循环神经网络（RNN），转而使用自注意力层来直接计算序列内各元素之间的关系，从而有效捕获长距离依赖。 2. Transformer模型由编码器和解码器组成，每个部分均由多层重复的模块构成，其中包含自注意力层和前馈神经网络。 3. 注意力机制是Transformer的核心思想，通过自注意力机制处理序列数据，使得每个输出元素都能直接与输入序列中的所有元素相关联，从而有效捕获长距离依赖关系。 4. 多头注意力是Transformer模型中的一个关键创新，通过将注意力机制“分头”进行，并行地运行多个注意力机制，然后将它们的输出合并，提高了模型处理信息的能力。 5. Transformer架构包括编码器组和解码器组，每个编码器内部分为自注意力层和前馈神经网络层，每个解码器内部分为自注意力层、编码-解码注意力层和前馈神经网络层。 6. Transformer模型的创新设计不仅提高了处理速度，还大幅度提升了模型在处理长序列数据时的效率。 7. Transformer模型的应用已经成为大语言模型的基石，如GPT系列和BERT系列都是基于Transformer架构。
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