大模型的实践应用3

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大模型的实践应用3

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用3-大模型的基础架构Transformer模型，掌握Transformer就掌握了大模型的灵魂骨架。Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它最初被设计用来处理序列到序列（seq2seq）任务，如机器翻译，但现在已经广泛应用于各种NLP任务。下面我们将详细介绍其网络结构。

一、Transformer的结构介绍

我们需要理解Transformer模型的整体架构。这个模型由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器读取输入序列，并生成一个连续的表示；解码器则利用这个表示生成输出序列。

1.数据输入层：
输入数据通常是一段文本或者句子，比如“我喜欢看书”。为了让计算机能理解这段文本，我们需要把每个单词转换成计算机能理解的形式。这就涉及到了下一个环节——词嵌入。

2.词嵌入：
在词嵌入阶段，每个单词会被映射到一个高维空间中的向量。例如，“我”可能被映射为[0.1, 0.3, …, 0.5]，“喜欢”可能被映射为[0.2, 0.4, …, 0.6]。这样做的目标是使得语义相近的单词在高维空间中位置接近。词嵌入是将离散的词语映射到连续的向量空间。假设我们有一个大小为