生成式 AI 中的 Transformer

Transformer 是一种神经网络架构，它将输入序列转换为输出序列。GPT 模型是 Transformer 神经网络。ChatGPT 使用 Transformer 架构，因为它们允许模型专注于输入数据的最相关部分。

阅读本章以了解什么是 Transformer 模型，其关键组件，对 Transformer 模型的需求，以及 Transformer 与生成对抗网络 (GAN) 之间的比较分析。

什么是 Transformer 模型？

Transformer 模型是一种神经网络，它通过顺序数据分析学习上下文。

Transformer 帮助大型语言模型 (LLM) 理解语言中的上下文并如此高效地写作。Transformer 可以一次处理和分析整篇文章，而不仅仅是单个单词或句子。它允许 LLM 捕捉上下文并生成更好的内容。

与循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 不同，Transformer 依靠称为自注意力机制的现代和不断发展的数学技术来处理和生成文本。自注意力机制有助于了解远处数据元素之间的依赖关系。

Transformer 模型的关键组件

本节简要概述了使 Transformer 模型如此成功的关键组件：

自注意力机制

自注意力机制允许模型以不同的权重对待输入序列的不同部分。它使模型能够捕捉文本中的长程依赖关系和关系，从而导致更连贯、更具上下文感知的文本生成。

多头注意力机制

Transformer 模型使用多个注意力头，每个头独立运行并捕捉输入数据的各个方面。为了获得结果，将这些头的输出组合起来。通过使用多头注意力，Transformer 提供了更好的输入数据表示。

位置编码

Transformer 本身无法捕捉文本的顺序特性，因此将位置编码添加到输入嵌入中。位置编码的作用是提供有关序列中每个单词位置的信息。

前馈神经网络

在应用自注意力机制后，转换后的输入表示将通过前馈神经网络 (FFNN) 进行进一步处理。

层归一化

层归一化允许模型更有效地收敛，因为它有助于稳定和加速训练过程。

编码器-解码器结构

Transformer 模型由编码器和解码器组成，每个都包含多个层。编码器处理输入序列并生成编码表示，而解码器使用此表示生成输出序列。

为什么我们需要 Transformer 模型？

在本节中，我们将重点介绍 Transformer 架构所需的原因。

Transformer 可以捕捉长程依赖关系

由于梯度消失问题，循环神经网络 (RNN) 及其变体如长短期记忆 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU) 无法有效地处理长程依赖关系。

另一方面，Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次考虑整个序列。这种能力使 Transformer 比 RNN 更有效地捕捉长程依赖关系。

Transformer 可以处理并行处理

RNN 按顺序处理序列，这会导致更长的训练时间和低效率，尤其是在大型数据集和长序列的情况下。

Transformer 中的自注意力机制允许并行处理输入序列，从而加快训练时间。

Transformer 可扩展

尽管 CNN 可以并行处理数据，但它们本身并不适合顺序数据。此外，CNN 无法有效地捕捉全局上下文。

Transformer 的架构设计使得它们能够处理不同长度的输入序列。这使得 Transformer 比 CNN 更具可扩展性。

Transformer 与生成对抗网络的区别

尽管 Transformer 和 GAN 都是强大的深度学习模型，但它们服务于不同的目的并在不同的领域中使用。

下表根据其特征对这两个模型进行了比较分析：

特征	Transformer	GAN
架构	它使用自注意力机制来处理输入数据。它并行处理输入序列，使它们能够处理长程依赖关系。它由编码器和解码器层组成。	GAN 主要用于生成逼真的合成数据。它由两个竞争网络组成：生成器和判别器。生成器创建伪造数据，判别器将其与真实数据进行评估。
关键特征	它可以处理图像分类和语音识别等甚至超出 NLP 的任务。 Transformer 需要大量的计算资源进行训练。	它可以生成高质量、逼真的合成数据。 GAN 训练可能不稳定，因此需要仔细调整参数。
应用	Transformer 具有多功能性，可以适应各种机器学习任务。机器翻译、文本摘要、情感分析、图像处理、语音识别等。	GAN 的重点是需要高质量合成数据生成的任务。图像和视频生成、创建合成面孔和数据增强、医学影像、增强图像分辨率等。
优点	它可以有效地处理长程依赖关系。其并行处理能力节省了训练时间。它在 NLP 任务中比其他模型表现更好。	它对于创意应用和标记数据有限的场景很有用。它能够生成高度逼真的合成数据。 GAN 显着提高了图像和视频生成的能力。
局限性	Transformer 需要大量训练数据和计算能力。它可能不如简单的模型易于解释。由于自注意力机制的二次复杂度，在非常长的序列中存在可扩展性问题。	GAN 训练复杂且可能不稳定。例如，模式崩溃。它们对顺序数据任务不太有效。计算成本高。

特征

Transformer

GAN

架构

它使用自注意力机制来处理输入数据。

它并行处理输入序列，使它们能够处理长程依赖关系。

它由编码器和解码器层组成。

GAN 主要用于生成逼真的合成数据。

它由两个竞争网络组成：生成器和判别器。

生成器创建伪造数据，判别器将其与真实数据进行评估。

关键特征

它可以处理图像分类和语音识别等甚至超出 NLP 的任务。

Transformer 需要大量的计算资源进行训练。

它可以生成高质量、逼真的合成数据。

GAN 训练可能不稳定，因此需要仔细调整参数。

应用

Transformer 具有多功能性，可以适应各种机器学习任务。

机器翻译、文本摘要、情感分析、图像处理、语音识别等。

GAN 的重点是需要高质量合成数据生成的任务。

图像和视频生成、创建合成面孔和数据增强、医学影像、增强图像分辨率等。

优点

它可以有效地处理长程依赖关系。

其并行处理能力节省了训练时间。

它在 NLP 任务中比其他模型表现更好。

它对于创意应用和标记数据有限的场景很有用。

它能够生成高度逼真的合成数据。

GAN 显着提高了图像和视频生成的能力。

局限性

Transformer 需要大量训练数据和计算能力。

它可能不如简单的模型易于解释。

由于自注意力机制的二次复杂度，在非常长的序列中存在可扩展性问题。

GAN 训练复杂且可能不稳定。例如，模式崩溃。

它们对顺序数据任务不太有效。

计算成本高。

结论

Transformer 模型从根本上改变了自然语言处理 (NLP) 领域。通过使用 Transformer 及其多模态架构，ChatGPT 可以为各种应用生成多模态输出。

与 Transformer 一样，GAN 也是一种强大的深度学习模型，用于各种应用。我们对 Transformer 和 GAN 进行了比较分析。

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