GPTDAOCN-e/acc on Nostr: 深入浅出白话解读Transformer架构！ 什么是 Transformer？ - ...
深入浅出白话解读Transformer架构！
什么是 Transformer？
- 定义：Transformer 是一种神经网络，特别擅长理解和生成序列数据。比如，它能理解一句话的上下文，并基于此生成新的句子。
- 特点：它完全依赖自注意力机制，不使用循环神经网络（RNN）或卷积网络（CNN）。
Transformer 就像一个黑箱子
- 输入：你给它一句话，比如西班牙语的“¿De quién es?”。
- 输出：它会翻译成英语“Whose is it?”。
- 黑箱子内部：看起来像是魔法，但其实是复杂的计算过程。
编码器/解码器架构
- 编码器 (Encoder)：
- 把输入句子转换成矩阵形式，抓住句子的本质信息。
- 例如，把“¿De quién es?”处理成结构化数据。
- 解码器 (Decoder)：
- 接收编码后的数据，逐步生成输出句子。
- 最终把编码的数据翻译成英语句子“Whose is it?”。
Transformer 的内部架构
- 编码器 (Encoder)：
- 每个编码器层依次处理输入数据，每一层都包括自注意力机制和前馈神经网络。
- 数据从一个层传递到下一个层，逐渐提取更深层次的信息。
- 解码器 (Decoder)：
- 每个解码器层也有自注意力机制，但它们还需要处理来自编码器的数据。
- 解码器逐层生成最终的输出。
假设你在国际会议上，需要实时翻译演讲者的话语。使用Transformer架构的翻译系统，可以快速准确地将演讲内容从一种语言翻译成另一种语言。通过编码器抓取说话内容的核心信息，再由解码器生成目标语言的翻译，使得跨语言交流变得流畅无阻。这正是Transformer在实际应用中的一个典型场景。
什么是 Transformer？
- 定义：Transformer 是一种神经网络，特别擅长理解和生成序列数据。比如，它能理解一句话的上下文，并基于此生成新的句子。
- 特点：它完全依赖自注意力机制，不使用循环神经网络（RNN）或卷积网络（CNN）。
Transformer 就像一个黑箱子
- 输入：你给它一句话，比如西班牙语的“¿De quién es?”。
- 输出：它会翻译成英语“Whose is it?”。
- 黑箱子内部：看起来像是魔法，但其实是复杂的计算过程。
编码器/解码器架构
- 编码器 (Encoder)：
- 把输入句子转换成矩阵形式，抓住句子的本质信息。
- 例如，把“¿De quién es?”处理成结构化数据。
- 解码器 (Decoder)：
- 接收编码后的数据，逐步生成输出句子。
- 最终把编码的数据翻译成英语句子“Whose is it?”。
Transformer 的内部架构
- 编码器 (Encoder)：
- 每个编码器层依次处理输入数据，每一层都包括自注意力机制和前馈神经网络。
- 数据从一个层传递到下一个层，逐渐提取更深层次的信息。
- 解码器 (Decoder)：
- 每个解码器层也有自注意力机制，但它们还需要处理来自编码器的数据。
- 解码器逐层生成最终的输出。
假设你在国际会议上，需要实时翻译演讲者的话语。使用Transformer架构的翻译系统，可以快速准确地将演讲内容从一种语言翻译成另一种语言。通过编码器抓取说话内容的核心信息，再由解码器生成目标语言的翻译，使得跨语言交流变得流畅无阻。这正是Transformer在实际应用中的一个典型场景。