前面圖解了Transformer整體架構，今天圖解編碼器。

先來個整體視角：

再逐步分解開來：

????????'?? ?????? ???????????????

編碼器負責通過自注意力機制和前饋層處理輸入的 token，從而生成具有上下文感知的表示。

?? 它是 NLP 模型中理解序列的核心動力。

???????? 1.1: ?????????? ????????????????????

編碼器的第一步是將每個輸入的單詞嵌入為一個大小為 512 的向量。

?? 這種嵌入過程只發生在最底層的編碼器中。

可以把它想象成把單詞翻譯成模型能夠理解的語言！??

???????? 1.2: ???????????????????? ??????????????????

Transformer 缺乏循環結構，因此它們使用位置編碼來表示 token 的位置。

怎么實現的？

通過正弦和余弦函數的組合，模型能夠理解句子中單詞的順序！??

???????? 2: ?????????? ???? ?????????????? ????????????

編碼器是層疊的，每一層都會接收前一層的輸入，并通過多輪自注意力機制和前饋層進一步優化輸入。

這有助于更好地理解輸入的上下文！

???????? 2.1: ??????????-???????????? ????????-??????????????????

自注意力機制讓模型能夠將輸入中的每個詞與其他詞相互關聯。

注意力得分基于以下三個部分：

查詢（Query）

鍵（Key）

值（Value）

這個過程會重復多次，以便從多個角度進行理解！??

???????? 2.2: ???????????? ????????????????????????????

通過將查詢（Query）和鍵（Key）向量相乘，給每對單詞分配一個得分。

這為序列中的每個詞分配了一個相對的重要性得分，類似于根據詞與詞之間的相關性對它們進行排序！

???????? 2.3: ?????????????? ?????? ?????????????????? ????????????

這些得分會通過除以查詢（Query）和鍵（Key）向量維度的平方根進行縮放，以確保梯度的穩定性。

這樣可以防止較大的值對結果產生偏差。??

???????? 2.4: ???????????????? ??????????????

應用 softmax 函數以獲得注意力權重，強調重要的單詞，同時減弱不太相關的單詞。

這有助于集中注意力于輸入的關鍵部分！??

???????? 2.5: ?????????????????? ?????????????? ??????????????

注意力權重與值（Value）向量相乘，生成的輸出是值的加權和。

這樣就將上下文信息整合到了輸出表示中！??

???????? 2.6: ?????????????????????????? ?????? ??????????????????

編碼器中的每個子層之后都會有一個歸一化步驟和殘差連接。

這樣可以幫助緩解梯度消失問題，并確保模型在計算過程中保持平衡，為下一步做好準備！??

???????? 2.7: ????????-?????????????? ???????????? ??????????????

歸一化之后，前饋網絡會處理輸出，對上下文進行進一步的精細化調整。

這是在將信息發送到下一層之前的最后一步！??

???????? 3: ????????????

編碼器的最終輸出是一組向量，每個向量都捕捉了輸入序列的豐富上下文理解。

這些輸出已準備好被解碼，并用于各種 NLP 任務！??

本文轉載自公眾號人工智能大講堂 

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