【原創(chuàng)】ChatGPT基礎(chǔ)：Transformer技術(shù)十講（全）
ChatGPT基礎(chǔ)：Transformer技術(shù)十講（全）
什么是Transformer技術(shù)？——介紹自然語(yǔ)言處理的新利器
編碼器和解碼器——理解Transformer模型的核心組成部分
自注意力機(jī)制——Transformer技術(shù)中的重要概念
多頭注意力機(jī)制——提高模型性能的關(guān)鍵
殘差連接——如何解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問(wèn)題
位置編碼——在不使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下，處理序列數(shù)據(jù)的方法
損失函數(shù)——評(píng)估模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)
學(xué)習(xí)率調(diào)度——優(yōu)化模型訓(xùn)練的方法
序列到序列模型——Transformer技術(shù)在機(jī)器翻譯中的應(yīng)用
Transformer技術(shù)的未來(lái)——從自然語(yǔ)言處理到計(jì)算機(jī)視覺(jué)
第一講：什么是Transformer技術(shù)？——介紹自然語(yǔ)言處理的新利器
在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中，Transformer技術(shù)是一種新興的技術(shù)，它已經(jīng)成為了自然語(yǔ)言處理中的一種新利器。那么，什么是Transformer技術(shù)呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Transformer技術(shù)是一種用于自然語(yǔ)言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
在傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，我們常常需要通過(guò)卷積層和循環(huán)層來(lái)處理輸入的序列數(shù)據(jù)，但是這種方式有一個(gè)缺點(diǎn)，那就是無(wú)法捕捉輸入序列中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，也就是說(shuō)，如果輸入序列中的兩個(gè)元素之間隔了很遠(yuǎn)的距離，那么這種關(guān)系就很難被捕捉到。
Transformer技術(shù)就是為了解決這個(gè)問(wèn)題而被提出的。它基于自注意力機(jī)制（self-attention mechanism）來(lái)處理輸入序列數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確地捕捉輸入序列中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。這種機(jī)制不僅可以用于文本數(shù)據(jù)的處理，還可以用于圖片、音頻等其他類型的數(shù)據(jù)處理。
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的偽代碼例子，展示了如何在Transformer中使用自注意力機(jī)制：
class Transformer(nn.Module):
? ?def __init__(self):
? ? ? ?super(Transformer, self).__init__()
? ? ? ?self.self_attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)
? ?def forward(self, src):
? ? ? ?# 計(jì)算自注意力向量
? ? ? ?src = self.self_attn(src, src, src)[0]
? ? ? ?# 其他操作
? ? ? ?return src在這個(gè)例子中，我們定義了一個(gè)Transformer模型，并使用了nn.MultiheadAttention來(lái)實(shí)現(xiàn)自注意力機(jī)制。在forward函數(shù)中，我們通過(guò)傳入src參數(shù)，計(jì)算了輸入序列的自注意力向量，并返回結(jié)果。
總之，Transformer技術(shù)是一種十分強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，它通過(guò)自注意力機(jī)制來(lái)捕捉輸入序列中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，可以有效地提高自然語(yǔ)言處理的效果。
第二講：編碼器和解碼器——理解Transformer模型的核心組成部分
編碼器和解碼器是Transformer模型的核心組成部分。在本章中，我們將詳細(xì)介紹編碼器和解碼器的工作原理以及它們?nèi)绾螀f(xié)同工作以完成翻譯和其他自然語(yǔ)言處理任務(wù)。
一、什么是編碼器和解碼器
編碼器和解碼器是序列到序列模型中的兩個(gè)重要組成部分。在翻譯任務(wù)中，編碼器將源語(yǔ)言句子編碼為一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量，解碼器將該向量作為輸入，生成目標(biāo)語(yǔ)言的翻譯結(jié)果。在Transformer模型中，編碼器和解碼器都由多層自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。
二、編碼器的工作原理
編碼器的任務(wù)是將源語(yǔ)言句子編碼成一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，編碼器使用自注意力機(jī)制來(lái)對(duì)輸入序列進(jìn)行建模。自注意力機(jī)制是一種能夠?qū)W習(xí)輸入序列中每個(gè)元素之間關(guān)系的機(jī)制。具體來(lái)說(shuō)，編碼器首先將輸入序列中的每個(gè)元素（如單詞或字符）表示為一個(gè)向量，然后使用自注意力機(jī)制來(lái)對(duì)這些向量進(jìn)行加權(quán)求和，得到一個(gè)表示整個(gè)輸入序列的向量。
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的偽代碼例子，演示了編碼器如何實(shí)現(xiàn)自注意力機(jī)制：
for i in range(num_layers):
? ?# 多頭注意力機(jī)制
? ?x = multi_head_attention(x, x, x)
? ?# 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? ?x = feed_forward_network(x)在上面的代碼中，multi_head_attention函數(shù)對(duì)輸入序列進(jìn)行多頭注意力機(jī)制處理，feed_forward_network函數(shù)則對(duì)處理后的結(jié)果進(jìn)行前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。這些操作在多個(gè)層中進(jìn)行，每一層都會(huì)更新輸入向量。
三、解碼器的工作原理
解碼器的任務(wù)是根據(jù)編碼器生成的向量，生成目標(biāo)語(yǔ)言的翻譯結(jié)果。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，解碼器使用自注意力機(jī)制來(lái)對(duì)目標(biāo)語(yǔ)言序列進(jìn)行建模。與編碼器類似，解碼器也由多層自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的偽代碼例子，演示了解碼器如何實(shí)現(xiàn)自注意力機(jī)制：
for i in range(num_layers):
? ?# 多頭注意力機(jī)制
? ?x = multi_head_attention(x, x, x, mask)
? ?# 編碼器-解碼器注意力機(jī)制
? ?x = multi_head_attention(x, enc_output, enc_output)
? ?# 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? ?x = feed_forward_network(x)為了進(jìn)一步了解編碼器和解碼器的作用，我們可以看一個(gè)例子。假設(shè)我們要進(jìn)行機(jī)器翻譯，將一句英文翻譯成中文。我們將英文句子作為輸入，傳遞給編碼器。編碼器將輸入的句子轉(zhuǎn)換為一系列的向量表示，每個(gè)向量表示一個(gè)單詞或子詞的語(yǔ)義信息。這些向量在編碼器中通過(guò)自注意力機(jī)制進(jìn)行計(jì)算。自注意力機(jī)制可以計(jì)算每個(gè)單詞與其他單詞的相似度，從而找到句子中重要的部分，以此生成更好的向量表示。
接下來(lái)，我們將這些向量傳遞給解碼器。解碼器會(huì)根據(jù)編碼器提供的向量生成中文翻譯。解碼器也使用自注意力機(jī)制來(lái)處理中文翻譯的生成過(guò)程。它會(huì)在生成每個(gè)單詞時(shí)，根據(jù)前面已經(jīng)生成的單詞，計(jì)算生成當(dāng)前單詞時(shí)應(yīng)該關(guān)注哪些輸入單詞的表示。這樣可以更準(zhǔn)確地翻譯原始英文句子。
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的偽代碼例子，用于說(shuō)明編碼器和解碼器的基本實(shí)現(xiàn)：
class Encoder:
?def __init__(self):
? ?# 定義編碼器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
?def encode(self, input_seq):
? ?# 將輸入的句子轉(zhuǎn)換為向量表示
? ?return output_vectors
class Decoder:
?def __init__(self):
? ?# 定義解碼器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
?def decode(self, output_vectors):
? ?# 根據(jù)編碼器輸出的向量表示生成中文翻譯
? ?return chinese_translation
class Transformer:
?def __init__(self):
? ?self.encoder = Encoder()
? ?self.decoder = Decoder()
?def translate(self, input_seq):
? ?encoder_output = self.encoder.encode(input_seq)
? ?chinese_translation = self.decoder.decode(encoder_output)
? ?return chinese_translation在這個(gè)例子中，我們定義了一個(gè)Transformer類，它包括一個(gè)編碼器和一個(gè)解碼器。在實(shí)際應(yīng)用中，我們需要對(duì)編碼器和解碼器進(jìn)行訓(xùn)練，以便讓它們能夠更好地完成任務(wù)。同時(shí)，我們還需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以便使其能夠被模型正確處理。這些都是在實(shí)際應(yīng)用中需要考慮的問(wèn)題，但它們超出了本文的范圍。
總之，編碼器和解碼器是Transformer模型的核心組成部分，它們能夠?qū)⒆匀徽Z(yǔ)言處理任務(wù)轉(zhuǎn)換為向量計(jì)算，從而使機(jī)器能夠更好地理解和生成自然語(yǔ)言。
第三講：自注意力機(jī)制——Transformer技術(shù)中的重要概念
自注意力機(jī)制是Transformer技術(shù)中的一個(gè)重要概念，它可以讓模型關(guān)注到輸入序列中不同位置的信息，從而更好地處理輸入序列。在本文中，我們將詳細(xì)介紹自注意力機(jī)制的原理和應(yīng)用。
自注意力機(jī)制的原理 在傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)輸入的信息都是通過(guò)固定的權(quán)重與其他輸入的信息進(jìn)行結(jié)合。
然而，這種方式并不能很好地處理輸入序列中的信息，因?yàn)樵谳斎胄蛄兄?，每個(gè)位置的重要性是不同的。例如，在一篇新聞文章中，標(biāo)題通常比正文更重要。為了更好地處理輸入序列中不同位置的信息，我們需要一種機(jī)制來(lái)動(dòng)態(tài)地計(jì)算不同位置的權(quán)重。
自注意力機(jī)制就是一種能夠動(dòng)態(tài)計(jì)算不同位置權(quán)重的機(jī)制。它基于注意力機(jī)制，通過(guò)將輸入序列中每個(gè)位置的信息進(jìn)行線性變換，然后計(jì)算該位置與其他位置之間的相似度，最終得到該位置的權(quán)重。這樣，我們就可以根據(jù)輸入序列中不同位置的權(quán)重來(lái)動(dòng)態(tài)地計(jì)算不同位置的輸出，從而更好地處理輸入序列中的信息。
自注意力機(jī)制的應(yīng)用 自注意力機(jī)制已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，如機(jī)器翻譯、文本分類、語(yǔ)言生成等任務(wù)中。其中，最著名的應(yīng)用是在機(jī)器翻譯中。在機(jī)器翻譯任務(wù)中，我們需要將源語(yǔ)言序列翻譯成目標(biāo)語(yǔ)言序列。為了完成這個(gè)任務(wù)，我們需要一種機(jī)制來(lái)處理不同語(yǔ)言之間的關(guān)系。
自注意力機(jī)制正是一種能夠處理不同語(yǔ)言之間關(guān)系的機(jī)制。在機(jī)器翻譯中，我們將源語(yǔ)言序列和目標(biāo)語(yǔ)言序列分別作為編碼器和解碼器的輸入。編碼器使用自注意力機(jī)制來(lái)動(dòng)態(tài)地計(jì)算不同位置的權(quán)重，并將權(quán)重應(yīng)用于每個(gè)位置的信息上。這樣，我們就可以將源語(yǔ)言序列中的信息編碼為一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量，從而更好地處理不同語(yǔ)言之間的關(guān)系。
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的偽代碼例子，演示了如何使用自注意力機(jī)制將源語(yǔ)言序列編碼為一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量：
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
? ?def __init__(self, hidden_size):
? ? ? ?super(SelfAttention, self).__init__()
? ? ? ?self.hidden_size = hidden_size
? ? ? ?self.projection = nn.Sequential(
? ? ? ? ? ?nn.Linear(hidden_size, 64),
? ? ? ? ? ?nn.ReLU(True),
? ? ? ? ? ?nn.Linear(64, 1)
? ? ? ?)
? ?def forward(self, encoder_outputs):
? ? ? ?# encoder_outputs shape: (batch_size, seq_len, hidden_size)
? ? ? ?energy = self.projection(encoder_outputs)
? ? ? ?# energy shape: (batch_size, seq_len, 1)
? ? ? ?weights = nn.functional.softmax(energy.squeeze(-1), dim=1)
? ? ? ?# weights shape: (batch_size, seq_len)
? ? ? ?outputs = (encoder_outputs * weights.unsqueeze(-1)).sum(dim=1)
? ? ? ?# outputs shape: (batch_size, hidden_size)
? ? ? ?return outputs, weights這個(gè)例子定義了一個(gè)SelfAttention類，該類是一個(gè)nn.Module，可以直接在Transformer中使用。在forward()函數(shù)中，輸入encoder_outputs是一個(gè)張量，形狀為(batch_size, seq_len, hidden_size)，它表示編碼器的輸出。我們首先通過(guò)一個(gè)線性映射將每個(gè)位置的hidden_size維向量映射到64維，然后通過(guò)ReLU激活函數(shù)得到非線性變換，最后再通過(guò)一個(gè)線性映射將64維向量變換到1維。這樣得到的1維向量可以看做是一個(gè)"能量"，表示當(dāng)前位置的重要性。然后我們通過(guò)softmax函數(shù)將這些能量轉(zhuǎn)化為權(quán)重，再將encoder_outputs和權(quán)重相乘，得到加權(quán)和作為SelfAttention的輸出。最后，輸出的形狀是(batch_size, hidden_size)。
第四講：多頭注意力機(jī)制——提高模型性能的關(guān)鍵
在上一章中，我們介紹了自注意力機(jī)制是Transformer模型的核心組成部分。在自注意力機(jī)制中，每個(gè)輸入向量都會(huì)被用來(lái)計(jì)算自注意力分?jǐn)?shù)，然后被加權(quán)求和來(lái)生成一個(gè)新的向量表示。雖然自注意力機(jī)制在自然語(yǔ)言處理等任務(wù)中已經(jīng)被證明非常有效，但是在某些情況下，單一的注意力頭可能會(huì)存在限制，因此，多頭注意力機(jī)制被提出，用來(lái)提高模型的性能。
多頭注意力機(jī)制的主要思想是，為每個(gè)輸入向量計(jì)算多個(gè)注意力分?jǐn)?shù)，稱之為“頭”。這些頭并行計(jì)算，然后將它們的輸出連接起來(lái)，作為最終的表示。這個(gè)過(guò)程可以用下面的偽代碼表示：
def multihead_attention(query, key, value, num_heads):
? ?# 分割向量并計(jì)算多個(gè)頭的注意力
? ?head_size = query.shape[-1] // num_heads
? ?Q = tf.reshape(query, (batch_size, num_heads, -1, head_size))
? ?K = tf.reshape(key, (batch_size, num_heads, -1, head_size))
? ?V = tf.reshape(value, (batch_size, num_heads, -1, head_size))
? ?# 計(jì)算多個(gè)頭的注意力分?jǐn)?shù)
? ?attention_scores = tf.matmul(Q, K, transpose_b=True)
? ?scaled_attention_scores = attention_scores / tf.math.sqrt(tf.cast(head_size, tf.float32))
? ?attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_scores, axis=-1)
? ?# 將多個(gè)頭的注意力權(quán)重應(yīng)用于值向量
? ?output = tf.matmul(attention_weights, V)
? ?# 將多個(gè)頭的輸出連接起來(lái)
? ?output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, head_size * num_heads))
? ?return output在這個(gè)函數(shù)中，我們首先將輸入向量query、key和value分別進(jìn)行切分，得到多個(gè)頭。然后，我們計(jì)算每個(gè)頭的注意力分?jǐn)?shù)，對(duì)這些分?jǐn)?shù)進(jìn)行縮放，應(yīng)用softmax函數(shù)，從而得到每個(gè)頭的注意力權(quán)重。最后，我們將注意力權(quán)重應(yīng)用于值向量，得到每個(gè)頭的輸出。這些輸出被連接起來(lái)，形成最終的表示。
多頭注意力機(jī)制可以幫助模型更好地處理復(fù)雜的輸入，提高模型的性能。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以通過(guò)調(diào)整頭的數(shù)量來(lái)平衡模型的效率和準(zhǔn)確性。
第五講：殘差連接——如何解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問(wèn)題
在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隨著層數(shù)的增加，梯度消失問(wèn)題逐漸凸顯。在反向傳播過(guò)程中，梯度在每一層間傳遞時(shí)不斷地被乘以權(quán)重矩陣，由于權(quán)重矩陣通常都是小于1的數(shù)，梯度就會(huì)不斷地縮小。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的深度增加時(shí)，梯度變得越來(lái)越小，最終導(dǎo)致訓(xùn)練變得非常困難，甚至無(wú)法收斂。這就是梯度消失問(wèn)題。
為了解決這個(gè)問(wèn)題，殘差連接被引入到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。殘差連接本質(zhì)上是一種跨層連接，將前面層的輸出直接加到后面層的輸入中，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在更深的層次上學(xué)習(xí)特征。
舉個(gè)例子，假設(shè)我們有一個(gè)包含5層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中第1層和第5層分別是輸入層和輸出層，中間3層是隱藏層。普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)將前面層的輸出直接作為后面層的輸入，即$x_i=f(x_{i-1})$。而在使用殘差連接時(shí)，我們將前面層的輸出加到后面層的輸入中，即$x_i=f(x_{i-1})+x_{i-1}$。這樣，網(wǎng)絡(luò)就可以學(xué)習(xí)到與前面層輸出差異的特征，從而更好地處理梯度消失問(wèn)題。
以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的偽代碼例子，演示了殘差連接的實(shí)現(xiàn)過(guò)程：
# 普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
for i in range(num_layers):
? ?h = activation(W[i] @ h + b[i])
# 使用殘差連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
for i in range(num_layers):
? ?h = activation(W[i] @ h + b[i])
? ?if i % 2 == 0:
? ? ? ?h = h + x ?# 殘差連接
? ?x = h在這個(gè)例子中，我們通過(guò)判斷當(dāng)前層的編號(hào)來(lái)確定是否使用殘差連接。當(dāng)當(dāng)前層的編號(hào)為偶數(shù)時(shí)，我們將前面層的輸出加到當(dāng)前層的輸入中。這樣可以避免梯度消失問(wèn)題，同時(shí)也能提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。
第六講：位置編碼——在不使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下，處理序列數(shù)據(jù)的方法
在前面的章節(jié)中，我們已經(jīng)了解了 Transformer 模型的核心組成部分：編碼器和解碼器、自注意力機(jī)制、多頭注意力機(jī)制、殘差連接等。在本章中，我們將介紹 Transformer 模型的另一個(gè)重要組成部分：位置編碼。
在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非常常用的方法。但是，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過(guò)程是順序執(zhí)行的，無(wú)法并行計(jì)算，因此計(jì)算速度較慢。而 Transformer 模型通過(guò)引入位置編碼的方式，可以在不使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下，處理序列數(shù)據(jù)。
在 Transformer 模型中，位置編碼是一種將序列中每個(gè)元素的位置信息編碼到向量中的技術(shù)。通過(guò)添加位置編碼，模型可以更好地理解序列中元素的順序關(guān)系。
位置編碼的方式有很多種，其中一種常用的方式是使用三角函數(shù)。具體來(lái)說(shuō)，給定序列中第 $pos$ 個(gè)位置和第 $i$ 個(gè)維度，位置編碼 $PE_{pos,i}$ 可以通過(guò)以下公式計(jì)算得到：
其中，$pos$ 表示序列中的位置，$i$ 表示位置編碼向量中的維度，$d$ 表示位置編碼向量的維度。這里使用的三角函數(shù)是正弦和余弦函數(shù)，$10000^{2i/d}$ 是一個(gè)用于調(diào)節(jié)不同維度之間權(quán)重的系數(shù)。通過(guò)這種方式，位置編碼可以很好地表示序列中元素之間的位置關(guān)系。
以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的偽代碼示例，演示如何在 Transformer 模型中使用位置編碼：
# 獲取位置編碼向量
def get_positional_encoding(length, d):
? ?encoding = np.zeros((length, d))
? ?for pos in range(length):
? ? ? ?for i in range(d):
? ? ? ? ? ?if i % 2 == 0:
? ? ? ? ? ? ? ?encoding[pos, i] = np.sin(pos / (10000 ** (2 * i / d)))
? ? ? ? ? ?else:
? ? ? ? ? ? ? ?encoding[pos, i] = np.cos(pos / (10000 ** (2 * (i - 1) / d)))
? ?return encoding
# 定義位置編碼層
class PositionalEncoding(nn.Module):
? ?def __init__(self, d):
? ? ? ?super(PositionalEncoding, self).__init__()
? ? ? ?self.d = d
? ?def forward(self, x):
? ? ? ?batch_size, length, _ = x.size()
? ? ? ?encoding = torch.from_numpy(get_positional_encoding(length, self.d)).float()
? ? ? ?if x.is_cuda:
? ? ? ? ? ?encoding = encoding.cuda()
? ? ? ?encoding = encoding.repeat(batch_size, 1, 1)
? ? ? ?x = x + encoding
? ? ? ?return x位置編碼是Transformer模型中的一個(gè)重要組成部分，用于解決不使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理序列數(shù)據(jù)的問(wèn)題。它可以幫助模型學(xué)習(xí)輸入序列中不同位置之間的關(guān)系，從而更好地捕捉上下文信息。
在位置編碼中，我們使用了一些數(shù)學(xué)公式來(lái)為每個(gè)輸入向量的位置編碼。這些公式根據(jù)每個(gè)位置的奇偶性和不同頻率的正弦和余弦函數(shù)來(lái)計(jì)算。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：
import numpy as np
def get_positional_encoding(max_seq_len, d_model):
? ?pos_enc = np.zeros((max_seq_len, d_model))
? ?pos = np.arange(max_seq_len)[:, np.newaxis]
? ?div_term = np.exp(np.arange(0, d_model, 2) * -(np.log(10000.0) / d_model))
? ?pos_enc[:, 0::2] = np.sin(pos * div_term)
? ?pos_enc[:, 1::2] = np.cos(pos * div_term)
? ?return pos_enc在上面的代碼中，max_seq_len表示輸入序列的最大長(zhǎng)度，d_model表示模型的維度。函數(shù)首先創(chuàng)建一個(gè)大小為(max_seq_len, d_model)的全零數(shù)組，然后計(jì)算每個(gè)位置的編碼。其中，pos是一個(gè)大小為(max_seq_len, 1)的數(shù)組，表示輸入序列的位置，div_term是一個(gè)大小為d_model/2的數(shù)組，用于計(jì)算正弦和余弦函數(shù)。最后，將編碼分別存儲(chǔ)在pos_enc的偶數(shù)和奇數(shù)列中，并返回pos_enc。
通過(guò)使用位置編碼，Transformer模型可以更好地處理序列數(shù)據(jù)，從而在自然語(yǔ)言處理等任務(wù)中獲得更好的性能。
第七講：損失函數(shù)——評(píng)估模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)
損失函數(shù)是用來(lái)評(píng)估模型性能的一種指標(biāo)，它衡量了模型預(yù)測(cè)輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，我們通常使用損失函數(shù)作為模型的優(yōu)化目標(biāo)，在訓(xùn)練模型時(shí)最小化損失函數(shù)，以提高模型性能。
對(duì)于Transformer模型，我們通常使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為模型的優(yōu)化目標(biāo)，因?yàn)樵摀p失函數(shù)適用于分類任務(wù)。下面是交叉熵?fù)p失函數(shù)的簡(jiǎn)單偽代碼：
def cross_entropy_loss(logits, labels):
? ?"""
? ?計(jì)算交叉熵?fù)p失函數(shù)
? ?:param logits: 模型輸出的logits，shape為(batch_size, num_classes)
? ?:param labels: 真實(shí)標(biāo)簽，shape為(batch_size,)
? ?:return: 交叉熵?fù)p失函數(shù)值
? ?"""
? ?loss = 0.0
? ?for i in range(logits.shape[0]):
? ? ? ?loss += -logits[i][labels[i]]
? ?return loss / logits.shape[0]在訓(xùn)練模型時(shí)，我們需要在每個(gè)batch的數(shù)據(jù)上計(jì)算損失函數(shù)的值，并將多個(gè)batch的損失函數(shù)值進(jìn)行平均。通常情況下，我們還需要使用正則化等技術(shù)來(lái)控制模型的復(fù)雜度，防止模型出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象。
總之，損失函數(shù)是評(píng)估模型性能的重要指標(biāo)之一，我們需要根據(jù)不同任務(wù)的需求選擇合適的損失函數(shù)，并使用各種技術(shù)來(lái)優(yōu)化模型性能。
第八講：學(xué)習(xí)率調(diào)度——優(yōu)化模型訓(xùn)練的方法
在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，學(xué)習(xí)率（learning rate）是一個(gè)非常重要的超參數(shù)。它控制了模型在每次迭代中更新權(quán)重的程度。如果學(xué)習(xí)率太大，模型可能會(huì)在訓(xùn)練過(guò)程中不穩(wěn)定，甚至發(fā)散；如果學(xué)習(xí)率太小，模型可能需要花費(fèi)更多的時(shí)間來(lái)收斂，或者在收斂到一個(gè)局部最優(yōu)解之前停止訓(xùn)練。因此，正確地設(shè)置學(xué)習(xí)率非常重要。
在使用Transformer模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率調(diào)度（learning rate scheduling）是一種優(yōu)化模型訓(xùn)練的方法。它可以根據(jù)模型在訓(xùn)練過(guò)程中的性能來(lái)動(dòng)態(tài)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，從而提高模型的訓(xùn)練效果。
一般來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)率調(diào)度可以分為兩種類型：靜態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度。靜態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度是在訓(xùn)練開(kāi)始之前設(shè)置好的，而動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度則會(huì)根據(jù)訓(xùn)練的進(jìn)展來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)率。
靜態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度通常使用一些啟發(fā)式方法來(lái)確定學(xué)習(xí)率的初始值和衰減策略。例如，可以設(shè)置初始學(xué)習(xí)率為一個(gè)較大的值，然后在每個(gè)epoch結(jié)束時(shí)將其衰減一定比例，直到達(dá)到一個(gè)較小的值。這種方法被稱為“余弦退火”（Cosine Annealing）。
動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度則根據(jù)模型在訓(xùn)練過(guò)程中的性能來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)率。例如，在訓(xùn)練過(guò)程中，可以在每個(gè)epoch結(jié)束時(shí)評(píng)估模型的性能，并根據(jù)性能的變化來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)率。如果模型的性能在一段時(shí)間內(nèi)沒(méi)有明顯的提升，可以降低學(xué)習(xí)率，以幫助模型更好地收斂。相反，如果模型的性能在一段時(shí)間內(nèi)有明顯的提升，可以適當(dāng)提高學(xué)習(xí)率，以加快模型的收斂速度。
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度的偽代碼示例：
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
# define optimizer and scheduler
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch: 0.95 ** epoch)
# training loop
for epoch in range(num_epochs):
? ?for data, label in train_loader:
? ? ? ?optimizer.zero_grad()
? ? ? ?output = model(data)
? ? ? ?loss = criterion(output, label)
? ? ? ?loss.backward()
? ? ? ?optimizer.step()
? ?
? ?# update learning rate after each epoch
? ?scheduler.step()
? ?
? ?# evaluation on validation set
? ?with torch.no_grad():
? ? ? ?total_loss = 0
? ? ? ?for data, label in val_loader:
? ? ? ? ? ?output = model(data)
? ? ? ? ? ?loss = criterion(output, label)
? ? ? ? ? ?total_loss += loss.item()
? ? ? ?avg_loss = total_loss / len(val_loader)
? ?
? ?print(f"Epoch {epoch}: validation loss={avg_loss}, learning rate={scheduler.get_lr()[0]}")在這個(gè)例子中，我們使用了Adam優(yōu)化器來(lái)更新模型的參數(shù)，并使用LambdaLR學(xué)習(xí)率調(diào)度器，以每個(gè)epoch衰減當(dāng)前學(xué)習(xí)率的因子為0.95。在訓(xùn)練循環(huán)的每個(gè)epoch后，我們使用調(diào)度器來(lái)更新學(xué)習(xí)率，然后在驗(yàn)證集上進(jìn)行模型性能的評(píng)估，并打印當(dāng)前學(xué)習(xí)率和驗(yàn)證集損失。
第九講：序列到序列模型——Transformer技術(shù)在機(jī)器翻譯中的應(yīng)用
序列到序列模型是一種廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、文本摘要等任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。Transformer技術(shù)通過(guò)引入自注意力機(jī)制和位置編碼等創(chuàng)新，大大提升了序列到序列模型的性能，成為機(jī)器翻譯領(lǐng)域的重要突破。本篇文章將為讀者介紹序列到序列模型和Transformer技術(shù)在機(jī)器翻譯中的應(yīng)用。
一、序列到序列模型?
序列到序列模型是一種由編碼器和解碼器組成的模型。編碼器將源語(yǔ)言文本序列編碼成一系列向量，解碼器根據(jù)編碼器的輸出和目標(biāo)語(yǔ)言的上下文生成目標(biāo)語(yǔ)言文本序列。具體地，編碼器采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等結(jié)構(gòu)將源語(yǔ)言文本序列轉(zhuǎn)換為一個(gè)上下文向量，解碼器則根據(jù)上下文向量和先前生成的目標(biāo)語(yǔ)言文本序列，生成下一個(gè)目標(biāo)語(yǔ)言詞匯。序列到序列模型在機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、文本摘要等任務(wù)中有廣泛的應(yīng)用。
二、Transformer技術(shù)在機(jī)器翻譯中的應(yīng)用?
Transformer技術(shù)是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以有效地處理序列數(shù)據(jù)。在機(jī)器翻譯任務(wù)中，Transformer模型以編碼器-解碼器的結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)。編碼器和解碼器都由多個(gè)相同的層組成，每個(gè)層都包含了一個(gè)自注意力子層和一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子層。自注意力子層用于對(duì)序列中的每個(gè)位置進(jìn)行編碼，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子層用于在位置之間傳遞信息。在編碼器中，每個(gè)層都將上一層的輸出作為輸入，并輸出一個(gè)新的向量序列。在解碼器中，每個(gè)位置的輸出都由當(dāng)前位置的自注意力向量和編碼器輸出的向量加權(quán)求和得到。
當(dāng)我們訓(xùn)練模型時(shí)，我們需要將原始文本和目標(biāo)文本都轉(zhuǎn)換成張量，然后輸入到模型中。具體來(lái)說(shuō)，我們需要對(duì)輸入的文本進(jìn)行tokenize、添加位置編碼，然后將其轉(zhuǎn)換成張量，最后輸入到模型中進(jìn)行訓(xùn)練。
# 輸入原始文本和目標(biāo)文本
source_text = "I love you."
target_text = "Je t'aime."
# 對(duì)原始文本和目標(biāo)文本進(jìn)行tokenize
source_tokens = tokenizer.tokenize(source_text)
target_tokens = tokenizer.tokenize(target_text)
# 添加位置編碼
source_tokens_with_pos = add_position_encoding(source_tokens)
target_tokens_with_pos = add_position_encoding(target_tokens)
# 將token轉(zhuǎn)換成張量
source_tensor = tensorize_tokens(source_tokens_with_pos)
target_tensor = tensorize_tokens(target_tokens_with_pos)
# 定義模型并進(jìn)行訓(xùn)練
model = TransformerModel(...)
model.fit(source_tensor, target_tensor, ...)通過(guò)這樣的方法，我們可以使用Transformer模型進(jìn)行序列到序列的訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器翻譯等任務(wù)。
第十講：Transformer技術(shù)的未來(lái)——從自然語(yǔ)言處理到計(jì)算機(jī)視覺(jué)
Transformer技術(shù)在自然語(yǔ)言處理中已經(jīng)展現(xiàn)了出色的性能，但它的應(yīng)用遠(yuǎn)不止于此。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，Transformer技術(shù)也被廣泛應(yīng)用。
在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中，Transformer技術(shù)可以用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等任務(wù)。相較于傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Transformer技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于它能夠更好地捕捉長(zhǎng)程依賴關(guān)系。由于圖像中的像素之間存在著長(zhǎng)程的空間依賴關(guān)系，因此Transformer技術(shù)可以被用于處理這些任務(wù)。
以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，展示了如何使用Transformer模型進(jìn)行圖像分類：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchsummary import summary
class TransformerEncoder(nn.Module):
? ?def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads):
? ? ? ?super(TransformerEncoder, self).__init__()
? ? ? ?self.embed = nn.Linear(input_size, hidden_size)
? ? ? ?encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(hidden_size, num_heads)
? ? ? ?self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
? ? ? ?
? ?def forward(self, src):
? ? ? ?src = self.embed(src)
? ? ? ?output = self.transformer_encoder(src)
? ? ? ?return output
? ?
class ImageClassifier(nn.Module):
? ?def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads, num_classes):
? ? ? ?super(ImageClassifier, self).__init__()
? ? ? ?self.transformer = TransformerEncoder(input_size, hidden_size, num_layers, num_heads)
? ? ? ?self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
? ?def forward(self, x):
? ? ? ?x = self.transformer(x)
? ? ? ?x = x.mean(dim=1)
? ? ? ?x = self.fc(x)
? ? ? ?return F.log_softmax(x, dim=1)
# 使用示例
model = ImageClassifier(input_size=1024, hidden_size=256, num_layers=4, num_heads=4, num_classes=10)
summary(model, (8, 1024))在上述示例中，我們使用了一個(gè)TransformerEncoder模型，該模型接受輸入大小為input_size的張量，經(jīng)過(guò)線性層嵌入后，使用了num_layers層的TransformerEncoderLayer進(jìn)行特征提取。在這個(gè)例子中，我們使用TransformerEncoder模型來(lái)提取圖像的特征，然后將特征向量平均，并通過(guò)一個(gè)全連接層進(jìn)行圖像分類。
總的來(lái)說(shuō)，Transformer技術(shù)的未來(lái)在于其廣泛的應(yīng)用。它在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用只是其中的一部分，我們可以期待在其他領(lǐng)域中看到更多的Transformer技術(shù)的應(yīng)用。
講完：ChatGPT基礎(chǔ)：Transformer技術(shù)十講（全）
