2017年，一篇名為《Attention Is All You Need》的論文橫空出世，直接廢掉了統(tǒng)治NLP十年的RNN和LSTM。

圖片

當時，幾乎所有自然語言處理（NLP）模型都在用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），但它們有個致命缺陷——訓練慢、難并行、長距離依賴捕捉差。

而這篇論文提出的Transformer，僅用純注意力機制（Self-Attention），就在機器翻譯任務(wù)上吊打所有模型，訓練速度還快了10倍！

今天，我們就來拆解這篇深度學習史上最重要的論文之一，看看它是如何徹底改變AI領(lǐng)域的。

?? 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762

一、為什么需要Transformer？

在 Transformer 出現(xiàn)之前，自然語言處理領(lǐng)域主要依賴于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來處理文本數(shù)據(jù)。

然而，這些傳統(tǒng)模型在處理復雜的自然語言任務(wù)時，逐漸暴露出了一些難以克服的局限性。

1.RNN的困境

RNN 是一種處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過在時間步上循環(huán)傳遞信息來處理序列中的每個元素。

圖片

這種結(jié)構(gòu)使得 RNN 能夠捕捉序列中的時間依賴關(guān)系，在語言建模和機器翻譯等任務(wù)中取得了一定的成果。

然而，RNN 在處理長文本時存在嚴重的梯度消失或梯度爆炸問題。

由于 RNN 的循環(huán)結(jié)構(gòu)，信息在傳遞過程中會不斷衰減或累積，導致模型難以捕捉長距離的依賴關(guān)系。

圖片

例如，在翻譯一個長句子時，句子開頭和結(jié)尾的信息很難有效關(guān)聯(lián)起來，這就限制了 RNN 在處理復雜語言結(jié)構(gòu)時的性能。

此外，RNN 的訓練速度也相對較慢，因為它需要按順序逐個處理序列中的元素，無法并行計算。

2.CNN的不足

CNN 在圖像處理領(lǐng)域取得了巨大的成功，其強大的特征提取能力也吸引了自然語言處理領(lǐng)域的研究者。

圖片

CNN 通過卷積操作在文本序列上提取局部特征，能夠捕捉到文本中的局部語義信息。

然而，CNN 在處理自然語言時也存在一些不足。

首先，CNN 的感受野相對固定，對于一些復雜的語言結(jié)構(gòu)和長距離依賴關(guān)系捕捉能力有限。

圖片

其次，CNN 無法像 RNN 那樣靈活地處理不同長度的序列，需要對文本進行填充或截斷等預處理操作，這可能會影響模型的性能。

?? 這時候，谷歌大腦團隊提出：既然RNN和CNN都有缺陷，不如徹底拋棄它們，只用Attention！

二、Transformer的三大突破

Transformer 的成功主要歸功于其三大核心創(chuàng)新：自注意力機制、多頭注意力機制和位置編碼。

圖片

這些創(chuàng)新不僅解決了傳統(tǒng)模型的局限性，還為自然語言處理任務(wù)帶來了前所未有的性能提升。

1.自注意力機制

自注意力機制（Self - Attention）是 Transformer 的核心思想之一。它能夠讓模型在處理序列中的每個元素時，同時關(guān)注到序列中的其他所有元素。

想象你在讀一句話時，大腦會自動聚焦關(guān)鍵詞——比如‘貓追老鼠’，你會更關(guān)注‘貓’和‘老鼠’的關(guān)系。自注意力機制做的正是這件事！

圖片

具體來說，自注意力機制通過計算每個元素與其他元素之間的相關(guān)性權(quán)重，模型可以動態(tài)地確定哪些元素對當前元素的表示更重要。

例如，在翻譯句子時，當模型處理到句子中的某個動詞時，它可以通過自注意力機制同時考慮與這個動詞相關(guān)的主語、賓語等其他元素，從而更準確地理解句子的語義。

自注意力機制的優(yōu)勢在于其能夠捕捉長距離依賴關(guān)系。 由于它不受序列長度的限制，模型可以有效地捕捉到序列中任意兩個元素之間的關(guān)系，無論它們相隔多遠。

此外，自注意力機制還可以并行計算，與 RNN 不同，它能夠同時處理序列中的所有元素，大大提高了模型的訓練速度。 這種并行計算的能力使得 Transformer 在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時具有顯著的優(yōu)勢。

圖片

2.多頭注意力機制

多頭注意力機制（Multi - Head Attention）是 Transformer 的另一個重要創(chuàng)新。 它通過將輸入數(shù)據(jù)分成多個不同的“頭”，每個頭學習序列中不同部分的信息。

單一注意力可能只關(guān)注一種關(guān)系（如主語-動詞），但實際語言復雜得多。Transformer用‘多頭’機制，同時關(guān)注多種關(guān)系！

圖片

這些頭可以關(guān)注到不同的語義特征、語法結(jié)構(gòu)等，最后將這些頭的學習結(jié)果合并起來，得到更全面的表示。

例如，一個頭可能專注于捕捉句子中的主謂賓結(jié)構(gòu)，而另一個頭可能關(guān)注形容詞和名詞之間的修飾關(guān)系。

通過這種方式，多頭注意力機制能夠讓模型從多個角度理解序列，從而捕捉到更豐富、更復雜的模式。

多頭注意力機制提高了模型的表達能力和泛化能力。 由于模型能夠同時學習到序列中多種不同的關(guān)系和特征，它能夠更準確地表示文本的語義。

在面對新的、未見過的數(shù)據(jù)時，模型也能夠更好地進行處理和預測。

這種多角度的學習方式使得 Transformer 在各種自然語言處理任務(wù)中都表現(xiàn)出色，無論是文本分類、情感分析還是機器翻譯。

3.位置編碼

雖然自注意力機制能夠捕捉序列中元素之間的關(guān)系，但它本身并不考慮元素的位置信息。 然而，在自然語言中，元素的位置順序是非常重要的。

既然Transformer沒有RNN的順序結(jié)構(gòu)，如何知道‘貓追老鼠’和‘老鼠追貓’的區(qū)別？答案：位置編碼！

例如，“狗咬人”和“人咬狗”語義截然不同。

為了解決這個問題，Transformer 引入了位置編碼。

位置編碼（Positional Encoding）是一種向量，它能夠表示元素在序列中的位置信息，并且與輸入數(shù)據(jù)相加后一起輸入到模型中。

圖片

位置編碼的引入使得 Transformer 能夠同時考慮元素之間的關(guān)系和位置順序。 

這樣，模型在處理序列時，既能夠利用自注意力機制捕捉元素之間的關(guān)系，又能夠考慮元素的位置順序，從而更準確地理解序列的語義。 

位置編碼的設(shè)計巧妙地彌補了自注意力機制的不足，使得 Transformer 能夠更好地處理自然語言數(shù)據(jù)。

三、如何碾壓傳統(tǒng)模型？

Transformer 的創(chuàng)新不僅使其在理論上具有優(yōu)勢，更在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出了強大的性能。

它在多個自然語言處理任務(wù)中都取得了顯著的成果，碾壓了傳統(tǒng)的 RNN 和 CNN 模型。

1.性能提升

在機器翻譯任務(wù)中，Transformer 模型的性能遠超傳統(tǒng)的 RNN 和 CNN 模型。

如下圖，在 WMT（Workshop on Machine Translation）翻譯任務(wù)中，Transformer 模型取得了顯著的 BLEU 分數(shù)提升。

圖片

注：BLEU 分數(shù)是一種衡量翻譯質(zhì)量的指標，分數(shù)越高表示翻譯質(zhì)量越好。

除了翻譯任務(wù)，Transformer 在文本分類、問答系統(tǒng)等其他自然語言處理任務(wù)中也展現(xiàn)出了強大的性能。

2.效率提升

由于 Transformer 模型可以并行處理序列中的元素，相比 RNN 模型，其訓練速度得到了極大的提升。

Transformer 模型能夠更好地利用現(xiàn)代的 GPU 等硬件資源進行并行計算。

硬件資源的高效利用進一步提高了模型的訓練效率，使得大規(guī)模的模型訓練成為可能。

3.后續(xù)研究

Transformer 架構(gòu)為后續(xù)的預訓練模型（如 BERT、GPT 等）奠定了基礎(chǔ)。

這些預訓練模型在自然語言處理領(lǐng)域取得了巨大的成功，推動了整個領(lǐng)域的發(fā)展。

圖片

Transformer 的成功激發(fā)了研究人員對自注意力機制、模型架構(gòu)等多方面的深入研究。

例如，研究人員不斷探索如何改進自注意力機制，提高模型的性能和效率。

同時，也出現(xiàn)了許多基于 Transformer 的變體模型，用于解決不同的自然語言處理問題。

結(jié) 語

《Attention Is All You Need》論文的出現(xiàn)，標志著自然語言處理領(lǐng)域進入了一個新的時代。

Transformer 模型通過其創(chuàng)新的自注意力機制、多頭注意力機制和位置編碼，解決了傳統(tǒng)模型的局限性，為自然語言處理任務(wù)帶來了前所未有的性能提升。

本文轉(zhuǎn)載自????Fairy Girl????，作者：Fairy Girl