NLP与Transformer在深度学习中的应用

简介：
本课程探讨自然语言处理（NLP）及Transformer模型在现代深度学习框架下的核心作用与最新进展。 深度学习与自然语言处理（NLP）的结合已经成为现代AI技术的核心组成部分，其中Transformer模型发挥了重要作用。Google于2017年提出了这一模型，它摒弃了传统的循环神经网络（RNN），转而采用自注意力机制(Self-attention)，这极大地提升了并行计算的能力和效率。 Seq2Seq是Transformer的基础架构之一，这种Encoder-Decoder结构适用于处理变长序列的输入输出。通过将输入序列转化为固定长度向量，编码器使得解码器能够生成目标序列。Seq2Seq模型被广泛应用于机器翻译、文本生成、语言建模及语音识别等任务，并且其灵活性使其能应对不同长度的数据集挑战。然而，在处理较长数据时，Seq2Seq可能会出现信息丢失的问题——即所谓的“记忆衰退”。为解决这一问题，Transformer引入了注意力机制(Attention)，允许解码器动态聚焦于编码器的信息中，从而提高了准确性。 一个标准的Transformer模型由6层编码器和同样数量级的解码器组成。每层内部包括多个相同但参数不同的模块。其中，Self-attention是核心所在：它通过计算不同位置元素之间的相关性来获取全局信息；而Feed forward网络则使用两层全连接进行非线性变换，并保持数据维度不变。 编码部分含有重复的结构单元，每个包含多头自注意力和前馈神经网络。输入词汇首先被转换成连续向量（Embedding），捕捉语义信息的同时结合位置编码来保留序列顺序；后者通过三角函数生成相邻位置的信息组合表示相对距离，增强模型对序列结构的理解。 解码器也包括多头Self-attention，并且加入了一个Encoder-Decoder注意力层以接收编码器输出并帮助生成目标序列。此外，为防止当前位置提前获取未来信息，在自注意机制中加入了遮蔽操作（masking）。 通过计算输入查询(Q)、键(K)和值(V)矩阵间的相似度来赋予不同位置的信息权重，注意力机制提高了模型处理复杂数据集的有效性。Transformer的Self-attention及Attention机制革新了NLP领域，提升了长序列信息处理能力，并降低了计算需求，使得大规模语言模型训练成为可能。 除了在翻译任务中的成功应用外，Transformer还被用于预训练如BERT和GPT等大型模型，在推动自然语言理解和生成技术快速发展方面发挥了重要作用。