Transformer 为什么会成为目前最重要、最广泛使用的深度学习架构之一 • 知之愈多，未知亦夥

一学一个不吱声

Transformer 架构自 2017 年提出以来,迅速成为自然语言处理(NLP)和其他领域(如图像生成、语音处理等)中的标准架构。它的成功归因于以下几个关键因素:

1. 自注意力机制(Self-Attention)

长程依赖:传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理长文本时存在长程依赖问题,即信息随着时间步的增加会丢失。而 Transformer 通过自注意力机制,能够在输入序列的任意位置之间建立直接联系,捕捉到长距离的依赖关系。
并行计算:Transformer 不依赖于递归结构,可以并行处理整个输入序列,而不需要像 RNN 那样逐步处理。这大大提高了训练效率,尤其是在大规模数据集上。

2. 并行化与计算效率

在传统的 RNN 和 LSTM 中,计算是顺序的,导致了训练过程的低效性。而 Transformer 的结构是完全并行的,可以在现代硬件(如 GPU 和 TPU)上充分利用并行计算的优势,使得它能够在大规模数据集上高效地训练。

3. 灵活性与扩展性

Transformer 架构的高度模块化使得它能够轻松地适应不同类型的任务。通过简单的修改,Transformer 可以被用来处理文本、图像甚至语音任务。这使得 Transformer 成为多模态任务的理想选择。

4. 强大的表达能力

通过多头自注意力(Multi-Head Attention),Transformer 能够在多个子空间中并行捕捉信息,从而具有更强的表达能力。这种能力帮助模型在处理复杂的自然语言任务(如翻译、问答、文本生成等)时表现出色。

5. 大规模预训练

Transformer 架构非常适合大规模预训练,这使得模型能够在大量无标签数据上学习到语言的通用模式,然后通过微调(Fine-tuning)适应具体任务。这种预训练-微调的方式大大提升了模型的泛化能力。

这些特点使得 Transformer 成为当前深度学习领域最受欢迎和最成功的架构之一。

主流 AI 和大模型架构:DeepSeek、ChatGPT、腾讯、阿里巴巴

1. ChatGPT(OpenAI)

架构:ChatGPT 基于 GPT(Generative Pretrained Transformer)系列模型,特别是 GPT-4(GPT-3 是 ChatGPT 初期的基础模型)。GPT 是一种自回归 Transformer 模型,专注于生成语言的任务。
特点:GPT 模型通过自注意力机制理解上下文并生成自然语言文本。它在大规模数据集上进行预训练,通过微调使得模型能够更好地进行对话、理解复杂问题并生成有逻辑的回答。OpenAI 使用了大规模的文本数据进行训练,采用了并行计算和分布式训练技术,使得 GPT-4 成为目前世界上最强大的语言模型之一。

2. DeepSeek(深度求知)

架构:DeepSeek 可能基于类似于 GPT 或 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)之类的 Transformer 架构,但具体细节在公开文献中较少。DeepSeek 作为一种搜索引擎和信息检索系统,可能采用了 Transformer 模型来进行文档的理解和搜索结果的排序。
特点:如果 DeepSeek 是基于 BERT 或其变体(如 RoBERTa),它会更侧重于理解文本并通过双向编码器处理信息,而不像 GPT 那样是自回归生成模型。这使得它特别适合于信息检索、问答和语义搜索等任务。

3. 腾讯 AI

架构:腾讯的 AI 大模型,如“腾讯 XLNet”或“腾讯 T5”,也基于 Transformer 架构。这些模型在自然语言理解和生成方面具有较强的能力,尤其在聊天机器人、内容生成、智能客服等领域有广泛应用。
特点:腾讯在其 AI 平台中广泛使用 Transformer,特别是在智能语音、自然语言处理和自动化内容生成等任务中。它们通过大规模的数据集进行预训练,并且通过多模态学习和深度强化学习技术不断优化模型性能。

4. 阿里巴巴(Aliyun)

架构:阿里巴巴的自然语言处理模型(如“阿里巴巴 ERNIE”)采用了多种 Transformer 架构,尤其是在 ERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration)模型中,结合了知识图谱和多模态数据。
特点:ERNIE 在 BERT 的基础上进行改进,结合了外部知识图谱,使得它在理解复杂语义、推理和多任务学习方面表现出色。阿里巴巴使用 ERNIE 和类似的 Transformer 模型,在搜索引擎、机器翻译和智能客服等应用中取得了显著的成果。

5. 百度 AI

架构:百度推出的 PLATO(PLAtform for TOkenization)是一个基于 Transformer 架构的大型对话模型,旨在支持自然语言理解和对话生成。
特点:PLATO 是一个类似于 GPT 的自回归模型,专注于对话生成,并且经过大规模的预训练。在对话系统中,PLATO 能够理解上下文、生成有逻辑的回答,并且具有良好的应对复杂问题的能力。

主要大模型架构总结

GPT(Generative Pretrained Transformer):OpenAI 的 GPT 系列(包括 GPT-3 和 GPT-4)基于自回归的 Transformer 架构,用于生成语言并处理各种任务(如对话生成、翻译、总结等)。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由 Google 提出的 BERT 主要用于自然语言理解任务。BERT 通过双向编码器来捕捉上下文,适合文本分类、问答等任务。
ERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration):阿里巴巴提出的 ERNIE 结合了外部知识图谱与 Transformer 模型,专注于增强语义理解和推理能力。
XLNet:一种结合了 Transformer 和自回归生成机制的模型,能够更好地捕捉词与词之间的关系,并处理序列中较长的依赖。
T5(Text-to-Text Transfer Transformer):由 Google 提出的 T5 模型,采用统一的文本到文本框架(text-to-text),将所有 NLP 任务视为文本生成任务,从而使得一个模型能处理多种任务。

总结:

目前主流的 AI 和大模型架构大多基于 Transformer,尤其是自注意力机制,它为解决传统 RNN 和 LSTM 在长文本处理中存在的依赖问题提供了解决方案。OpenAI 的 GPT 系列、阿里巴巴的 ERNIE 和百度的 PLATO 等,都是基于 Transformer 结构的成功应用。每个企业和模型都有针对性地进行优化,比如引入外部知识图谱(ERNIE)、多模态学习等,以提升模型的应用性能。