ChatGPT 將海量訓練數據與 Transformer 框架結合,在 GPT 模型的基礎上通過 RLHF 模型提升交互聊天能力,實現了對自然語言的深度建模,Transformer 有望在未來 較長時間內成為 AIGC 語言領域的核心技術框架。
Transformer 架構為自然語言理解領域帶來顛覆性變革,應用到 NLP、CV、生物、化 學等多領域。2017 年,穀歌跳出 RNN 和 CNN 的結構,提出了完全基於 Self-Attention 機 製的 Transformer 架構,當時在機器翻譯任務上取得了顛覆性的進步。Transformer 由一個 編碼器和一個解碼器組成,且各自由若幹個編碼/解碼模塊堆疊而成,每個模塊包含 MultiHead Attention 層、全連接層等功能不同的工作層。
Transformer 架構優勢突出,計算效率、並行度、解釋性均實現突破。相比於之前的 框架 Transformer 架構除了在計算的時間複雜度更優外,還有 3 大優勢:
(1)可直接計算點乘結果,並行度高:對於數據序列 x1,x2……xn ,self-attention 可 以直接計算任意兩節點的點乘結果,而 RNN 必須按照順序從 x1 計算到 xn。
(2)一步計算,解決長時依賴問題:處理序列信息使,通常用要經過的路徑長度衡量 性能,CNN 需要增加卷積層數來擴大視野,RNN 隻能逐個進行計算,而 self-attention 隻需 要一步矩陣計算就可以,更好地解決長時依賴問題。
(3)模型更可解釋:self-attention 模型更可解釋,attention 結果的分布可反映該模型 學習到了一些語法和語義信息。
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