Transformer架构详解

Transformer架构详解

Transformer是现代大语言模型的基础架构，彻底改变了NLP领域。

核心组件

自注意力机制
计算token之间的关联度
Query、Key、Value三矩阵
注意力分数=softmax(QK^T/sqrt(d))V

多头注意力
并行计算多组注意力
每头学习不同的关系
输出拼接后线性变换

位置编码
注入序列顺序信息
使用正弦余弦函数
或可学习的位置嵌入

编码器解码器结构

编码器
自注意力层
前馈神经网络
残差连接和层归一化

解码器
掩码自注意力
交叉注意力（关注编码器输出）
前馈网络

参数量计算

嵌入层：vocab_size * d_model
注意力层：4d_model^2（每头）
FFN层：8d_model^2

优化技术

Dropout防止过拟合
层归一化稳定训练
残差连接缓解梯度消失
预热学习率调度

变体架构

BERT：仅编码器
GPT：仅解码器
T5：完整编码解码器

训练技巧

梯度裁剪防止爆炸
混合精度训练加速
模型并行处理大模型
数据并行加速训练