2018年Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》, BERT模型横空出世, 并横扫NLP领域11项任务的最佳成绩! 而在BERT中发挥重要作用的结构就是Transformer, 之后又相继出现XLNET,roBERT等模型击败了BERT,但是他们的核心没有变,仍然是:Transformer💥
相比之前占领市场的LSTM和GRU模型,Transformer有两个显著的优势:
Transformer的市场
随着人工智能技术的加速演进,AI大模型已成为全球科技竞争的新高地。Transformer作为大模型的核心技术之一,正在推动整个AI产业的发展。
迁移学习是机器学习领域中的一大类学习方法,其核心思想是将在一个领域(源域)学习到的知识或技能应用于另一个领域(目标域),以提高学习的效率和准确度💫
Transformer总体架构图:
💥Transformer总体架构
Transformer模型主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,编码器负责处理输入序列,将其转换为一种中间表示形式(即上下文嵌入向量),这种表示形式可以捕获输入序列的全局依赖关系,解码器则根据编码器输出的上下文嵌入向量生成目标序列。
💢核心机制:
输入部分
输入部分的位置编码器在Transformer模型中起着至关重要的作用,尤其是在处理序列数据时,确保模型能够理解和利用序列中单词的位置信息💨
💥架构基础:
💥位置信息的处理方式:
💥并行性和计算效率:
💥依赖关系捕捉:
输出部分
编码器部分
解码器部分
Transformer模型以其独特的自注意力机制和并行计算能力,为自然语言处理领域带来了革命性的变革。它不仅提高了各项任务的性能,还为未来的研究提供了新的思路和方向。随着技术的不断进步,我们有理由相信,Transformer及其衍生模型将在更多领域发挥巨大作用,推动人工智能的发展进入新的阶段。让我们一起期待Transformer在未来的更多精彩表现吧!