Transformer模型读书报告

一、引言

2017年，Vaswani等人在《Attention Is All You Need》中提出Transformer模型，彻底摒弃循环神经网络（RNN）的循环结构，以自注意力机制为核心，实现了序列数据的并行处理，解决了传统模型训练效率低、长序列依赖捕捉能力有限的问题，成为自然语言处理（NLP）及多领域人工智能发展的里程碑。

二、核心原理

（一）自注意力机制

通过计算序列中任意位置的关联程度，生成加权表征以捕捉长距离依赖，步骤如下：

1.	输入向量与权重矩阵相乘，生成查询（Q）、键（K）、值（V）向量。

2.	计算Q与K的点积并归一化，得到注意力权重分布。

3.	权重与V向量加权求和，输出最终表征。

（二）多头注意力机制

通过多个独立自注意力头并行计算，捕捉不同维度的序列特征，拼接输出后经线性变换得到最终结果，提升模型表征能力。

三、模型结构

Transformer采用编码器-解码器对称架构，各由N个相同层堆叠而成，每层均配备残差连接与层归一化以保证训练稳定性。

•	编码器：含多头自注意力层和前馈神经网络层，输入需叠加词嵌入与位置编码（弥补无循环结构的位置信息缺失），生成输入序列的上下文表征。

•	解码器：新增掩码多头自注意力层（避免未来信息泄露）和编码器-解码器注意力层（关联输入与输出序列），最终通过线性层与Softmax生成预测结果。

四、优势与局限

（一）优势

1.	并行计算效率高，训练速度远超RNN类模型。

2.	直接捕捉长序列依赖，不受序列长度限制。

3.	结构灵活可扩展，适配多领域任务。

（二）局限

1.	时间复杂度随序列长度平方增长，长序列计算成本高。

2.	依赖位置编码，设计不当会影响性能。

3.	参数量大，需大规模数据与算力支撑，可解释性差。

五、应用场景

1.	NLP领域：机器翻译、文本生成（GPT系列）、文本理解（BERT）、对话系统等。

2.	CV领域：图像分类（ViT）、目标检测（DETR）、图像生成（Stable Diffusion）等。

3.	其他领域：语音处理、多模态学习、生物信息学（蛋白质结构预测）等。

六、发展趋势

1.	轻量化优化：通过稀疏注意力、模型蒸馏等降低计算成本，适配资源受限场景。

2.	低资源适配：借助提示学习、少样本学习提升小样本场景性能。

3.	多模态融合：向通用人工智能演进，实现跨模态数据处理。

4.	安全可解释：提升模型可解释性，降低应用风险。

七、总结

Transformer以自注意力机制为核心，突破了传统序列模型的瓶颈，成为人工智能多领域的核心基础模型。尽管存在局限性，但随着技术迭代，其在效率、适配性、安全性上的持续优化，将推动人工智能向更通用、更可靠的方向发展。