Gen-ai 简明教程

Transformers in Generative AI

Transformer 是一种神经网络架构，它将输入序列转换成输出序列。GPT 模型是 transformer 神经网络。ChatGPT 使用 transformer 架构，因为它们允许模型针对最重要的输入数据部分。

阅读这节内容，了解 Transformer 模型是什么，了解其关键组件，了解 Transformer 模型的必要性以及 Transformer 与生成对抗网络 (GAN) 之间的比较分析。

What is a Transformer Model?

Transformer 模型是一种神经网络，它通过顺序数据分析学习上下文。

Transformer 帮助大型语言模型（LLM）理解语言中的上下文，并高效地写作。Transformer 可以一次处理和分析整篇文章，而不仅仅是个别单词或句子。这允许 LLM 捕捉上下文并生成更好的内容。

与循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 不同，Transformer 依赖于称为自注意力机制的现代且不断发展的数学技术来处理和生成文本。自注意力机制有助于了解远距离数据元素如何相互依赖。

Key Components of the Transformer Model

本节简要概述了使 Transformer 模型如此成功的主要组件 -

Self-Attention Mechanism

自注意力机制允许模型对输入序列的不同部分赋予不同的权重。它使模型能够捕获文本中长距离的依赖性和关系，从而生成更连贯且更符合上下文的文本。

Multi-Head Attention

Transformer模型使用多个注意力头，其中每个头独立运行并捕获输入数据各个方面。为了获得结果，将这些头的输出进行了整合。通过使用多头注意力，Transformer提供了输入数据的更好表示。

Positional Encoding

Transformer不能本质上捕获文本的顺序特性，因此对输入嵌入添加了位置编码。位置编码的作用是提供序列中每个单词位置的信息。

Feedforward Neural Networks

在应用自注意力机制之后，将转换后的输入表示通过前馈神经网络 (FFNN) 进行进一步处理。

Layer Normalization

层归一化允许模型更有效地收敛，因为它有助于稳定和加快训练过程。

Encoder-Decoder Structure

Transformer模型由一个编码器和一个解码器组成，每个编码器和解码器都包含多层。编码器处理输入序列并生成一个编码表示，而解码器使用此表示来生成输出序列。

Why Do We Need Transformer Models?

在本节中，我们将重点介绍需要Transformer架构的原因。

Transformers Can Capture Long-Range Dependencies

由于梯度消失问题，循环神经网络 (RNN) 及其变体（如长短期记忆 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU)）不能有效处理远距离依赖性。

另一方面，transformer使用自注意力机制，这允许它们一次考虑整个序列。此特性允许transformer比RNN更有效地捕获远距离依赖性。

Transformers Can Handle Parallel Processing

RNN顺序处理序列，这导致较长的训练时间和低效率，尤其是在使用大型数据集和长序列时。

transformer中的自注意力机制允许并行处理输入序列，从而加快了训练时间。

Transformers are Scalable

虽然CNN可以并行处理数据，但它们本质上不适用于顺序数据。此外，CNN不能有效地捕获全局上下文。

transformer的架构设计为能够处理变长输入序列。这使transformer比CNN更具可扩展性。

Difference between Transformers and Generative Adversarial Networks

虽然Transformer和GAN都是强大的深度学习模型，但它们有着不同的目的，并且用于不同的领域。

下表基于这两个模型的特征对它们进行了比较分析：

Feature

Transformers

GANs

Architecture

它使用自注意力机制来处理输入数据。它并行处理输入序列，使其能够处理远距离依赖性。它由编码器和解码器层组成。

GAN主要用于生成逼真的合成数据。它包含两个竞争网络：一个生成器和一个判别器。生成器创建假数据，而判别器将它与真实数据进行评估。

Key Features

它可以处理诸如图像分类和语音识别等NLP之外的任务。Transformer需要大量的计算资源进行训练。

它能生成高质量的逼真合成数据。GAN训练可能不稳定，因此需要仔细调整参数。

Applications

Transformer 具有多功能性，可适应各种机器学习任务，例如语言翻译、文本摘要、情绪分析、图像处理、语音识别，等等。

GAN 主要关注需要生成高质量合成数据的任务，例如图像和视频生成、创建合成面孔和数据增强、医学影像、增强图像分辨率等。

Advantages

它可以有效处理长距离依赖关系，且并行处理能力可节省训练时间，在 NLP 任务中优于其他模型。

对于需要创意运用和标记数据有限的场景来说非常有用，可以生成高度逼真的合成数据。GAN 已大幅改善图像和视频生成的能力。

Limitations

Transformer 需要大量训练数据和计算能力，且可解释性不如更简单的模型，另外其自注意力机制的二次复杂性带来非常长的序列的可扩展性问题。

GAN 训练复杂且不稳定，例如模式坍缩，且对顺序数据任务效果较差，计算成本高。

Conclusion

Transformer 模型从根本上改变了自然语言处理 (NLP) 领域，ChatGPT 通过使用 Transformer 和其多模态架构，可为各种应用生成多模态输出。

与 Transformer 类似，GAN 也是一种用于各种应用的强大的深度学习模型，本文给出了 Transformer 和 GAN 之间的比较分析。