打个小广告 ☻，知乎专栏 《大模型前沿应用》 的内容已经收录在新书 《揭秘大模型：从原理到实战》 中。感兴趣的朋友可以购买，多谢支持！♥♥ 自2017年Google推出Transformer以来，基于其架构的语言模型便如雨后春笋般涌现，其中Bert、T5等备受瞩目，而近期风靡全球的大模型ChatGPT和LLaMa更是大放异彩。网络上关于Transformer的解析文章非常大，但本文将力求用浅显易懂的语言，为大家深入解析Transformer的技术内核。 Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出的，用于NLP的各项任务，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。 1. Transformer整体结构 在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成另一种语言，如果把Transformer看成一个黑盒，那么其结构如下图所示： 那么拆开这个黑盒，那么可以看到Transformer由若干个编码器和解码器组成，如下图所示： 继续将Encoder和Decoder拆开，可以看到完整的结构，如下图所示： 可以看到Encoder包含一个Muti-Head Attention模块，是由多个Self-Attention组成，而Decoder包含两个Muti-Head Attention。Muti-Head Attention上方还包括一个 Add & Norm 层，Add 表示残差连接 (Residual Connection) 用于防止网络退化，Norm 表示 Layer Normalization，用于对每一层的激活值进行归一化。 假设我们的输入包含两个单词，我们看一下Transformer的整体结构： 为了能够对Transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语"Je suis etudiant"翻译成英文。 第一步 ：获取输入句子的每一个单词的表示向量 ， 由单词的Embedding和单词位置的Embedding 相加得到。 第二步 ：将单词向量矩阵传入Encoder模块，经过N个Encoder后得到句子所有单词的编码信息矩阵 ，如下图。输入句子的单词向量矩阵用 表示，其中 是单词个数， 表示向量的维度（论文中 ）。每一个Encoder输出的矩阵维度与输入完全一致。 第三步 ：将Encoder输出的编码矩阵 传递到Decoder中，Decoder会根据当前翻译过的单词 翻译下一个单词 ，如下图所示。 上图Decoder接收了Encoder的编码矩阵，然后首先输入一个开始符 "<Begin>"，预测第一个单词，输出为"I"；然后输入翻译开始符 "<Begin>" 和单词 "I"，预测第二个单词，输出为"am"，以此类推。这是Transformer的大致流程，接下来介绍里面各个部分的细节。 2. Transformer的输入表示 Transformer中单词的输入表示由 单词Embedding 和 位置Embedding （Positional Encoding）相加得到。 2.1 单词Embedding 单词的Embedding可以通过Word2vec等模型预训练得到，可以在Transformer中加入Embedding层。 2.2 位置Embedding Transformer 中除了单词的Embedding，还需要使用位置Embedding 表示单词出现在句子中的位置。 因为 Transformer不采用RNN结构，而是使用全局信息，不能利用单词的顺序信息，而这部分信息对于NLP来说非常重要。 所以Transformer中使用位置Embedding保存单词在序列中的相对或绝对位置。 位置Embedding用 表示， 的维度与单词Embedding相同。 可以通过训练得到，也可以使用某种公式计算得到。在Transformer中采用了后者，计算公式如下： 其中， 表示单词在句子中的位置， 表示 的维度。 3. Multi-Head Attention（多头注意力机制） 上图是Transformer的内部结构，其中红色方框内为 Multi-Head Attention ，是由多个 Self-Attention 组成，具体结构如下图： 因为 Self-Attention 是Transformer的重点，所以我们重点关注 Multi-Head Attention 以及 Self-Attention，首先介绍下Self-Attention的内部逻辑。 3.1 Self-Attention结构 上图是Self-Attention结构，最下面是 (查询)、 (键值)、 (值)矩阵，是通过输入矩阵 和权重矩阵 相乘得到的。 得到 之后就可以计算出Self-Attention的输出，如下图所示： 3.2 Multi-Head Attention输出 在上一步，我们已经知道怎么通过Self-Attention计算得到输出矩阵 ，而Multi-Head Attention是由多个Self-Attention组合形成的，下图是论文中Multi-Head Attention的结构图。 从上图可以看到Multi-Head Attention包含多个Self-Attention层，首先将输入 分别传递到 个不同的Self-Attention中，计算得到 个输出矩阵 。下图是 的情况，此时会得到 8 个输出矩阵 。 得到8个输出矩阵 后，Multi-Head Attention将它们拼接在一起（Concat），然后传入一个Linear层，得到Multi-Head Attention最终的输出矩阵 。 4. 编码器Encoder结构 上图红色部分是Transformer的Encoder结构， 表示Encoder的个数，可以看到是由Multi-Head Attention、Add & Norm、Feed Forward、Add & Norm组成的。前面已经介绍了Multi-Head Attention的计算过程，现在了解一下Add & Norm和 Feed Forward部分。 4.1 单个Encoder输出 Add & Norm 是指残差连接后使用LayerNorm，表示如下：

其Sublayer表示经过的变换，比如第一个Add & Norm中Sublayer表示Multi-Head Attention。 Feed Forward 是指全连接层，表示如下： 因此输入矩阵 经过一个Encoder后，输出表示如下： 4.2 多个Encoder输出 通过上面的单个Encoder，输入矩阵 ，最后输出矩阵 。通过多个Encoder叠加，最后便是编码器Encoder的输出。 5. 解码器Decoder结构 上图红色部分为Transformer的Decoder结构，与Encoder相似，但是存在一些区别： 包含两个Multi-Head Attention 第一个Multi-Head Attention采用了Masked操作 第二个Multi-Head Attention的 矩阵使用Encoder的 编码信息矩阵 进行计算，而 使用上一个 Decoder的输出计算 最后有一个Softmax层计算下一个翻译单词的概率 5.1 第一个Multi-Head Attention Decoder的第一个Multi-Head Attention采用了Masked操作，因为在翻译的过程中是顺序翻译的，即翻译完第 个单词，才可以翻译第 个单词。通过 Masked 操作可以防止第 个单词知道 个单词之后的信息。下面以法语"Je suis etudiant"翻译成英文"I am a student"为例，了解一下 Masked 操作。 在Decoder的时候，需要根据之前翻译的单词，预测当前最有可能翻译的单词，如下图所示。首先根据输入"<Begin>"预测出第一个单词为"I"，然后根据输入"<Begin> I" 预测下一个单词 "am"。 Decoder在预测第 个输出时，需要将第 之后的单词掩盖住， Mask操作是在Self-Attention的Softmax之前使用的， 下面以前面的"I am a student"为例。 第一步： 是Decoder的输入矩阵和 Mask 矩阵，输入矩阵包含"<Begin> I am a student"4个单词的表示向量， Mask 是一个 的矩阵。在 Mask 可以发现单词"<Begin>"只能使用单词"<Begin>"的信息，而单词"I"可以使用单词"<Begin> I"的信息，即只能使用之前的信息。 第二步 ：接下来的操作和之前Encoder中的Self-Attention一样，只是在Softmax之前需要进行Mask操作。 第三步 ：通过上述步骤就可以得到一个Mask Self-Attention的输出矩阵 ，然后和Encoder类似，通过Multi-Head Attention拼接多个输出 然后计算得到第一个Multi-Head Attention的输出 ， 与输入 维度一样。 5.2 第二个Multi-Head Attention Decoder的第二个Multi-Head Attention变化不大， 主要的区别在于其中Self-Attention的 矩阵不是使用上一个Multi-Head Attention的输出，而是使用 Encoder的编码信息矩阵 计算的。根据Encoder的输出 计算得到 ，根据上一个Multi-Head Attention的输出 计算 。这样做的好处是在Decoder的时候，每一位单词（这里是指"I am a student"）都可以利用到Encoder所有单词的信息（这里是指"Je suis etudiant"）。 编码器Decoder最后的部分是利用 Softmax 预测下一个单词，在Softmax之前，会经过Linear变换，将维度转换为词表的个数。 假设我们的词表只有6个单词，表示如下： 因此，最后的输出可以表示如下： Transformer由于可并行、效果好等特点，如今已经成为机器翻译、特征抽取等任务的基础模块，目前ChatGPT特征抽取的模块用的就是Transformer，这对于后面理解ChatGPT的原理做了好的铺垫。 初识CV：Transformer模型详解（图解最完整版） 数据汪：BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了 The Illustrated Transformer 忆臻：搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了（上） The Annotated Transformer https:// arxiv.org/pdf/1706.0376 2.pdf 青空栀浅：图解Transformer Ph0en1x：Transformer结构及其应用详解--GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2 大师兄：ChatGPT/InstructGPT详解 张俊林：ChatGPT会取代搜索引擎吗 张俊林：放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较