一、原理介绍
Transformer是谷歌研究院在2017年提出的一种重要的神经网络结构,目前已广泛应用于自然语言处理领域。它的主要运行原理如下:
- Encoder-Decoder结构
Transformer采用Encoder-Decoder结构。Encoder用于编码输入序列,得到 vector 表示;Decoder用于生成输出序列。Encoder和Decoder都由Multi-Head Attention和Feed Forward Networks组成。
- Multi-Head Attention
Multi-Head Attention允许模型并行地计算多个Attention,这些Attention生成的结果通过拼接后传给下一层。每个Attention都有不同的权重,这允许模型 jointly attend 到信息的不同表示来计算最终的输出。
- Positional Encoding
由于Transformer没有循环结构或卷积结构,所以无法像RNN或CNN一样利用位置信息。为此,Transformer在输入embeddings中添加Positional Encodings来编码位置信息。
- Layer Normalization
Transformer使用Layer Normalization来简化模型,加速训练。Layer Normalization对每一个样本中所有隐层节点的激活值进行标准化。
- Residual Connection
Transformer中每个子层(包括Attention和Feed Forward Networks)都使用残差连接,即将输入值加到子层的输出上。这可以加速训练,并控制 gradient vanishing问题。
- Feed Forward Networks
每个Attention后面会跟一个前馈神经网络,用于映射到高维空间,再映射回来。这一步可以增加模型的非线性能力。
- 其他
包括softmax激活函数、优化器选择、dropout等,这些与一般神经网络类似。
综上,Transformer的主要原理在于Encoder-Decoder结构、Multi-Head Attention机制、Positional Encoding方法以及残差连接和层标准化技术。这些元素共同作用,让Transformer成为深度学习领域具有里程碑意义的模型之一,对各种序列学习任务有着广阔的应用前景。
二、产品介绍
Transformer是一种重要的神经网络结构,由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder编码输入信息,得到向量表示。Decoder生成输出序列。
Encoder和Decoder都是由多头注意力机制和前馈神经网络堆叠而成。
多头注意力机制允许模型并行计算多个Attention,获得不同角度的信息,产生最终输出。
由于Transformer没有循环或卷积结构,无法利用位置信息。所以在输入中加入位置编码来表示位置。
Transformer使用层规范化和残差连接来简化模型和加速训练。
每个注意力层后还有一个前馈神经网络,提高非线性能力。
其他还使用Softmax、Dropout等常见机制。
综上,Transformer得益于Encoder-Decoder结构、多头注意力、位置编码、层规范化和残差连接等元素,成为当下最重要的神经网络结构之一,广泛应用于自然语言处理。
之所以Transformer可以理解并回复段落文字,主要是因为:
1) Encoder可以理解输入段落的向量表示,保留语义和结构信息。
2) Decoder生成的输出也是一段一段的,其中每个段落都对应Encoder的某个时间步的输出。
3) 多头注意力机制允许模型捕捉输入段落之间的依赖关系,产生连贯的回复。
4) 位置编码提供了位置信息,Decoder知道在生成的时候应考虑输入的前后关系。
5) 残差连接和层规范化使得模型稳定,可以处理长文本输入。
所以,Transformer之所以可以理解并流畅回复长文本,在于它的结构和机制都考虑了序列学习的需求,尤其是输入输出的连贯性和依赖性。这使其成为自然语言理解的先驱之作。
三、场景应用
GPT-3(OpenAI):专注语言理解,能自动完成各类写作任务,xn--openai-9i7k537u.com,用户数不公开。
BERT(谷歌):自然语言理解预训练模型,应用于搜索、推荐、机器翻译等,官网bert.dev,用户数10亿 。
XLNet(谷歌):自然语言理解预训练模型,改进了BERT的一些限制,xn--xlnet-zh8iz74s.readthedocs.io,用户数不公开。
T5(谷歌):统一的文本编码器-解码器框架,可应用于多种自然语言处理任务,xn--ai-4d1dw86k.googleblog.com,用户数10亿 。
BlenderBot(Facebook):开源聊天机器人,具有跨越多回合的记忆力和共同知识,xn--parl-pg9g424p.ai,用户数2.8亿。
四、行业应用
GAN(NVIDIA):生成对抗网络,能生成逼真图像,,用户数不详。
VQGAN(研究者):变分自编码器,图像压缩和生成,用户数不详。
CLIP(OpenAI):联合图像和文本的语言表示用户数不详。
DALL·E(OpenAI):生成图像和文本,用户数不详。
Paints Chainer(Sony): 生成动漫人物图像,用户数不详。 （已编辑）
五、客户案例
游戏行业:GANcraft(NVIDIA):生成游戏资,用户数不详。
广告行业:Generative Ads(Anthropic):生成定制化广告,用户数不详。
影视行业:Cinematic AI(Anthropic):生成影视内容,用户数不详。
时装行业:Poetic AI(Poetic):生成时尚产品图像用户数不详。
建筑行业:Dreamscapes(Anthropic):根据场景描述生成3D建筑环境,用户数不详。
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