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高手论技|大模型的基石——Transformer框架

随着ChatGPT的横空出世，全世界的AI热情再度被激活。ChatGPT表现出的超强的语言生成、理解和知识推理能力都得益于自然语言处理的发展。

ChatGPT的基础模型采用Transformer框架，它是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，可以高效并行处理序列数据。

因此，我们将分两次来探讨Transformer框架，本次将介绍Transformer的发展历史、基本原理和未来展望，希望能给大家带来启发。

Transformer的发展历史可以追溯到2017年，谷歌公司的研究人员在发表的论文AttentionIsAllYouNeed中首次介绍了Transformer，并将其应用于机器翻译任务。这篇论文引起了广泛关注，因为它不仅在机器翻译任务中表现出色，而且还提供了一种新的思路来处理序列数据。在此之后，许多研究人员开始探索如何改进和扩展Transformer框架。

例如，有些人提出了基于Transformer的语言模型，以生成自然语言文本。还有人提出了BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型，它使用Transformer编码器来预训练深度双向表示，从而在多个自然语言处理任务中取得了最先进的结果。ChatGPT是一个基于Transformer框架的对话生成系统，它可以生成自然流畅的对话，并且已经在许多任务中取得了最先进的结果。

具体来说，ChatGPT使用了一个预训练的Transformer框架，该模型已经在大规模语料库上进行了训练，并学习了自然语言的结构和语义信息。在生成对话时，ChatGPT会将用户输入作为输入序列，并使用Transformer框架来生成下一句话。这个过程可以不断重复，直到生成满意的对话才结束。与传统的基于规则或模板的对话系统相比，ChatGPT可以更好地处理复杂的对话场景，并且可以根据上下文生成自然流畅的回复。此外，由于Transformer可以并行计算，所以ChatGPT可以实现快速响应，并且可以处理大量的对话请求。

从卷积神经网络（CNN）到Transformer的发展历程

卷积神经网络是研究人员模仿人类视皮层中感受野的生理机制开发的一类前馈神经网络。相比于全连接前馈神经网络，CNN利用网络内部的卷积核对输入信息进行卷积操作，提取出输入信息的局部特征，再由这些局部特征推断出输入信息的整体特征，进而完成分类任务。由于卷积神经网络擅长处理具有空间结构特征的图像数据，并最先在图像识别领域取得很好的识别效果，随后研究人员尝试将CNN网络用于环境声音分类领域，开启了卷积神经网络在自然语言处理、声音识别等方面的研究工作，CNN因其独特的卷积结构在模式识别、特征处理等方面取得显著效果，获得研究人员的广泛关注，并成为该领域的一个研究热点。如图1所示，CNN网络通常由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层组成，其中a、b、c、d代表网络中相应模块的层数。

图1CNN网络结构

由于CNN按输入层-中间层-输出层的顺序依次传递信息，前一层的神经元只能将信息传递给后一层神经元，各层内部的神经元之间及神经元本身不会建立信息反馈，所以前馈神经网络只能处理当前时刻的输入信息，无法和过去一段时间内的信息相联系，非常不适合处理时序数据。循环神经网络（RNN）通过在隐藏层增置一个内部状态，使得神经元的输出信息在向下一层网络传递的同时，也可以反馈给其本身，从而形成一个具有环路的信息传递路径，它的参数学习采用随时间反向传播算法。如图2所示，其中为一给定输入序列，为隐藏层的神经元的输出状态。

图2循环神经网络结构

随着序列长度的增加，RNN网络的计算量会呈级数增长，由于它在训练中存在梯度爆炸和消失问题，这导致网络在对当前时刻的片段信息进行判断时会忽略以往较长时刻的片段信息。为有效改善这一问题，长短时记忆网络（LSTM）在RNN结构的基础上，将一类门控机制的内部状态参数引入隐藏层，通过该变量选择性地加入当前时刻的新信息和遗忘一些以往积累的旧信息，从而达到有效控制信息积累的目的。与CNN网络相比，循环神经网络更符合生物神经网络的特点，它可以有效地挖掘时间序列中隐含的时间结构特征，在处理视频、音频、文本等序列化结构数据方面获得很好的表现，成为目前非常流行的一类深度学习算法。

深度学习中的注意力机制与生物的选择性视觉机能类似，它能从大量的输入信息中关注到少量的重要信息忽略非重要信息。注意力机制在计算能力有限的情况下可以有效地解决系统计算资源分配的瓶颈，提高计算机系统的运算效率。相比于RNN和CNN，Transformer利用自注意力机制可以更好地捕捉长距离依赖关系，并且可以并行计算，因此在