好的，我来帮你系统梳理 《Attention is All You Need》 论文及其提出的 Transformer 模型，从背景、核心原理、结构到关键技术细节做详细解读。

1️⃣ 背景与意义

  • 传统 序列建模（如机器翻译）主要依赖：
    • RNN / LSTM / GRU：顺序处理序列，难以并行化，长序列易遗忘信息
    • CNN：可以并行处理，但感受野有限，建模长依赖需堆叠多层
  • Transformer 提出 完全基于注意力机制（Attention）：
    • 无需循环或卷积
    • 可以 完全并行计算
    • 能高效捕捉全局依赖关系

论文提出后，Transformer 成为 NLP、CV 等领域的基础模型（BERT、GPT 系列、ViT 等均基于此）。

2️⃣ Transformer 模型概览

  • 核心思想：序列输入通过 自注意力（Self-Attention） 和前馈网络处理，生成输出序列
  • 结构：
    1. Encoder-Decoder 架构
    2. Encoder：输入序列编码为连续表示
    3. Decoder：生成输出序列，带有掩码保证自回归
    4. Attention 替代 RNN，捕获序列中任意位置的依赖

3️⃣ Encoder-Decoder 结构

3.1 Encoder（堆叠 N 层）

每层包含：

  1. Multi-Head Self-Attention
  2. Feed Forward Network (FFN)
  3. Layer Normalization + Residual Connection

流程：

Input Embedding + Positional Encoding → Multi-Head Self-Attention → Add & Norm → FFN → Add & Norm → 输出

3.2 Decoder（堆叠 N 层）

每层包含：

  1. Masked Multi-Head Self-Attention（防止看到未来信息）
  2. Encoder-Decoder Attention（查询 Encoder 输出）
  3. Feed Forward Network + Residual + LayerNorm

流程：

Target Embedding + Positional Encoding → Masked Self-Attention → Add & Norm
→ Encoder-Decoder Attention → Add & Norm → FFN → Add & Norm → 输出

4️⃣ 核心技术：Attention

4.1 Scaled Dot-Product Attention

公式：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V

  • Q（Query）：查询向量
  • K（Key）：键向量
  • V（Value）：值向量
  • d_k：Key 向量维度，用于缩放防止梯度消失
  • 输出是 加权求和，权重来源 Q 与 K 的相似度

4.2 Multi-Head Attention

  • 同时执行 h 个注意力头：

MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,…,headh)WO

  • 每个 head 可以关注序列不同子空间特征
  • 提升模型表达能力

5️⃣ Positional Encoding（位置编码）

  • 因 Transformer 无循环和卷积，需显式加入位置信息
  • 使用 正弦 / 余弦函数编码：

PE(pos,2i)=sin⁡(pos/100002i/dmodel),PE(pos,2i+1)=cos⁡(pos/100002i/dmodel)

  • 与输入 embedding 相加，保留序列位置信息

6️⃣ Feed Forward Network (FFN)

  • 每层包含两个全连接层：

FFN(x)=max(0,xW1+b1)W2+b2

  • 作用：对每个位置进行非线性映射，提高表示能力

7️⃣ 训练细节

  • Optimizer：Adam
  • Learning rate schedule：

lr=dmodel−0.5⋅min⁡(step−0.5,step⋅warmup−1.5)

  • Regularization：Dropout + Label Smoothing
  • 损失函数：交叉熵损失

8️⃣ Transformer 的优势

特性优势
并行计算无需循环，可 GPU 高效训练
长依赖建模Self-Attention 可捕捉任意位置依赖
表达能力强Multi-Head Attention + FFN
模块化Encoder / Decoder 易扩展

9️⃣ Transformer 的改进与应用

  • BERT：双向 Encoder 预训练
  • GPT 系列：单向 Decoder 生成模型
  • ViT：Transformer 应用于计算机视觉
  • T5 / ChatGPT：统一 Encoder-Decoder 架构处理多任务

10️⃣ 总结

  1. Transformer 摒弃 RNN/CNN，完全基于注意力机制
  2. Encoder-Decoder 架构：
    • Encoder：提取输入序列特征
    • Decoder：生成输出序列
  3. 核心组件：
    • Scaled Dot-Product Attention
    • Multi-Head Attention
    • Positional Encoding
    • Feed Forward Network
  4. 优势：
    • 并行计算、高效训练
    • 捕捉长距离依赖
    • 可扩展性强，成为现代 NLP 基石