本文详细介绍了一个包含8个章节的Transformer模型讲义，从整体框架到具体实现，包括Encoder-Decoder结构、文字向量化、位置编码、多头注意力机制、残差连接与层归一化、前馈神经网络以及模型输出等核心内容。该讲义旨在帮助读者彻底掌握Transformer原理，为后续学习Bert、GPT等大模型奠定基础。

对于学过深度学习的同学来说，Transformer肯定不陌生，Transformer从时间序列领域起源，到后面广泛应用于计算机视觉领域，是目前最有望实现大一统的模型框架

对于刚开始学习的同学来说，transformer其实不是那么容易看懂，transformer模型中包括的知识点很多，吃透Transformer有助于后续的深入学习

这一期主要是给大家推荐一个Transformer讲义，这个讲义非常详细具体

下面具体来介绍一下这个讲义：

第一章：Transformer网络框架

这一部分主要是从整体上对Transformer模型的框架进行简单介绍，包括Encoder和Decoder, 文本向量化和位置编码，多头注意力机制，自注意力的概念，前馈神经网络的设计等，这部分可以让你从整体上把握Transformer

第二章：文字向量化

机器是无法识别文字的，需要将文字转成数值。文字向量化的方法有很多，GPT使用的是标准的词嵌入算法，具体来说，是使用了一个嵌入矩阵来实现这一转换，在传给Transformer前，文本会先通过tokenizer，将原始文本分割成词汇单元，这些词汇单元对应于模型词汇表中的索引。然后，这些索引会被转换成模型能够处理的输入序列

第三章：位置编码

Transformer的输入数据是批量输入的，不像RNN那样子有时间先后顺序，所以为了表征上下文位置信息，就需要添加位置编码。位置编码是一种向模型输入的每个单词嵌入向量中添加信息的技术，以便模型能够识别单词的位置，Transformer中采用的是正余弦位置编码，此外还有旋转位置编码等其他编码方式

第四和五章：多头注意力机制

输入的特征矩阵，经过QKV矩阵进行线性变换，然后计算Q和K的向量点积，Q和K越相似，点积越大，然后进行缩放，防止点积结果过大，经过softmax非线性变化，然后和V矩阵相乘得到注意力分数，这就是注意力的计算过程，多个注意力头的结果拼接在一起就是多头注意力

第六章：数值缩放

多头注意力的输出A矩阵通过残差连接与原始输入x相加，得到相同位置元素的和。这个过程类似于人们对成功经验的依赖。然而，相加后的值可能超出标准范围，因此需要层归一化(LayerNorm)来调整数据分布，使其均值为0，方差为1。层归一化通过可学习参数g和b，对输入进行缩放和偏移，确保网络的稳定性

第七章：前馈神经网络

在GPT-2中，前馈神经网络由两层线性变换组成，第一层线性变换后应用了GELU激活函数以引入非线性。FFN在Transformer架构中紧随多头注意力层之后，其目的是增强模型的表达能力，使其能够捕捉更复杂的特征表示

第八章：模型输出

在Transformer模型的每个层之后，Linear层负责将输出通过线性变换映射到与词汇表大小相同的空间，为文本生成做准备。GPT中，这一层的权重与词嵌入共享。接着，Softmax层将Linear层的输出转换为概率分布，为每个词分配一个概率值，以便选择下一个最可能的词。在训练阶段，模型通过比较预测和真实标签来学习，使用损失函数进行优化。而在推理阶段，模型停止学习，使用已训练好的参数来生成文本，可以采用不同的解码策略来输出最终结果

学完上面的内容，基本上就能彻底掌握Transformer模型的原理了，后续可以学习Bert, GPT等内容，逐步走上大模型道路

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