生成式 AI 中的 Transformer

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Transformer 是一種神經網路架構，它將輸入序列轉換為輸出序列。GPT 模型是 Transformer 神經網路。ChatGPT 使用 Transformer 架構，因為它們允許模型專注於輸入資料的最相關部分。

閱讀本章以瞭解什麼是 Transformer 模型，其關鍵元件，對 Transformer 模型的需求，以及 Transformer 與生成對抗網路 (GAN) 之間的比較分析。

什麼是 Transformer 模型？

Transformer 模型是一種神經網路，它透過順序資料分析學習上下文。

Transformer 幫助大型語言模型 (LLM) 理解語言中的上下文並如此高效地寫作。Transformer 可以一次處理和分析整篇文章，而不僅僅是單個單詞或句子。它允許 LLM 捕捉上下文並生成更好的內容。

與迴圈神經網路 (RNN) 和卷積神經網路 (CNN) 不同，Transformer 依靠稱為自注意力機制的現代和不斷發展的數學技術來處理和生成文字。自注意力機制有助於瞭解遠處資料元素之間的依賴關係。

Transformer 模型的關鍵元件

本節簡要概述了使 Transformer 模型如此成功的關鍵元件：

自注意力機制

自注意力機制允許模型以不同的權重對待輸入序列的不同部分。它使模型能夠捕捉文字中的長程依賴關係和關係，從而導致更連貫、更具上下文感知的文字生成。

多頭注意力機制

Transformer 模型使用多個注意力頭，每個頭獨立執行並捕捉輸入資料的各個方面。為了獲得結果，將這些頭的輸出組合起來。透過使用多頭注意力，Transformer 提供了更好的輸入資料表示。

位置編碼

Transformer 本身無法捕捉文字的順序特性，因此將位置編碼新增到輸入嵌入中。位置編碼的作用是提供有關序列中每個單詞位置的資訊。

前饋神經網路

在應用自注意力機制後，轉換後的輸入表示將透過前饋神經網路 (FFNN) 進行進一步處理。

層歸一化

層歸一化允許模型更有效地收斂，因為它有助於穩定和加速訓練過程。

編碼器-解碼器結構

Transformer 模型由編碼器和解碼器組成，每個都包含多個層。編碼器處理輸入序列並生成編碼表示，而解碼器使用此表示生成輸出序列。

為什麼我們需要 Transformer 模型？

在本節中，我們將重點介紹 Transformer 架構所需的原因。

Transformer 可以捕捉長程依賴關係

由於梯度消失問題，迴圈神經網路 (RNN) 及其變體如長短期記憶 (LSTM) 和門控迴圈單元 (GRU) 無法有效地處理長程依賴關係。

另一方面，Transformer 使用自注意力機制，使它們能夠一次考慮整個序列。這種能力使 Transformer 比 RNN 更有效地捕捉長程依賴關係。

Transformer 可以處理並行處理

RNN 按順序處理序列，這會導致更長的訓練時間和低效率，尤其是在大型資料集和長序列的情況下。

Transformer 中的自注意力機制允許並行處理輸入序列，從而加快訓練時間。

Transformer 可擴充套件

儘管 CNN 可以並行處理資料，但它們本身並不適合順序資料。此外，CNN 無法有效地捕捉全域性上下文。

Transformer 的架構設計使得它們能夠處理不同長度的輸入序列。這使得 Transformer 比 CNN 更具可擴充套件性。

Transformer 與生成對抗網路的區別

儘管 Transformer 和 GAN 都是強大的深度學習模型，但它們服務於不同的目的並在不同的領域中使用。

下表根據其特徵對這兩個模型進行了比較分析：

特徵 Transformer GAN
架構

它使用自注意力機制來處理輸入資料。

它並行處理輸入序列，使它們能夠處理長程依賴關係。

它由編碼器和解碼器層組成。

GAN 主要用於生成逼真的合成數據。

它由兩個競爭網路組成：生成器和判別器。

生成器建立偽造資料，判別器將其與真實資料進行評估。
關鍵特徵

它可以處理影像分類和語音識別等甚至超出 NLP 的任務。

Transformer 需要大量的計算資源進行訓練。

它可以生成高質量、逼真的合成數據。

GAN 訓練可能不穩定，因此需要仔細調整引數。
應用

Transformer 具有多功能性，可以適應各種機器學習任務。

機器翻譯、文字摘要、情感分析、影像處理、語音識別等。

GAN 的重點是需要高質量合成數據生成的任務。

影像和影片生成、建立合成面孔和資料增強、醫學影像、增強影像解析度等。
優點

它可以有效地處理長程依賴關係。

其並行處理能力節省了訓練時間。

它在 NLP 任務中比其他模型表現更好。

它對於創意應用和標記資料有限的場景很有用。

它能夠生成高度逼真的合成數據。

GAN 顯著提高了影像和影片生成的能力。
侷限性

Transformer 需要大量訓練資料和計算能力。

它可能不如簡單的模型易於解釋。

由於自注意力機制的二次複雜度，在非常長的序列中存在可擴充套件性問題。

GAN 訓練複雜且可能不穩定。例如，模式崩潰。

它們對順序資料任務不太有效。

計算成本高。

結論

Transformer 模型從根本上改變了自然語言處理 (NLP) 領域。透過使用 Transformer 及其多模態架構，ChatGPT 可以為各種應用生成多模態輸出。

與 Transformer 一樣，GAN 也是一種強大的深度學習模型，用於各種應用。我們對 Transformer 和 GAN 進行了比較分析。

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