2025 05 31 左永安 顧問/講師/委員/宮主/永續長/執行長/理事長 Transformer 模型是一種基於深度學習的神經網路架構，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的論文《Attention Is All You Need》中提出。其核心創新在於使用了 「自注意力機制」（Self-Attention） 這種模型以其強大的序列建模能力而著稱，特別是在自然語言處理（NLP）任務中取得了突破性的成就。RNN（遞歸神經網路）和 CNN（卷積神經網路）
深入解析Transformer模型：革新深度學習的神經網路架構
Transformer 模型是一種基於深度學習的神經網路架構，
最初由 Vaswani 等人在 2017 年的論文《Attention Is All You Need》中提出。
這種模型以其強大的序列建模能力而著稱，
特別是在自然語言處理（NLP）任務中取得了突破性的成就。
與之前的 RNN（遞歸神經網路）和 CNN（卷積神經網路）架構不同，
Transformer 引入了全新的注意力機制，
使其能更高效地處理長距離依賴問題，並且更適合大規模的並行計算。
在 Transformer 出現之前，RNN（如 LSTM 和 GRU）是處理序列數據的主要方法。
然而，RNN 的結構本質上是序列化的，無法同時處理輸入數據，
導致計算效率較低。
此外，隨著序列長度增加，RNN 在捕捉長距依賴關係時可能會面臨梯度消失或梯度爆炸的問題。而 CNN 雖然具有並行計算能力，但在建模長距離依賴時需要大量的卷積層，導致計算成本高昂。
Transformer 的出現解決了這些問題。
其核心創新在於使用了
「自注意力機制」（Self-Attention），
該機制能夠直接建模序列中任意兩個位置之間的關係，
並且支持高度並行的計算。
Transformer 模型由兩個主要部分組成：
編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。
這兩部分可以分別堆疊多層，用於處理不同類型的任務。
編碼器的主要作用是將輸入序列轉換為一組上下文豐富
的特徵表示。其結構包括以下幾個核心部分：
嵌入層（Embedding Layer）用於將輸入的離散符號（如詞語或字符）轉換為連續的向量表示。
位置編碼（Positional Encoding）則因 Transformer 不具備像 RNN 那樣的順序處理特性，被引入以提供序列中各位置的位置信息，通常採用正弦和餘弦函數來生成位置編碼。
自注意力機制（Self-Attention Mechanism）是 Transformer 的核心。對於每個輸入位置，模型通過計算該位置與序列中所有其他位置的相似度（即注意力分數），來獲得一個加權的輸入表示。
此外，前饋神經網路（Feed-Forward Network, FFN）和殘差連接與層歸一化（Residual Connection and Layer Normalization）進一步穩定訓練過程，增強模型表現力。
解碼器的作用是基於編碼器輸出的特徵表示，生成輸出序列。其結構與編碼器類似，但加入了一些特定的設計：
遮罩機制（Masked Attention）保證解碼時只能訪問當前時間步之前的輸出，以維持因果性；多頭注意力（Multi-Head Attention）則分為自注意力和用於整合來自編碼器輸出的跨注意力層。
Transformer 的核心創新是自注意力機制。
其具體過程如下：
對於輸入的每個位置，模型通過線性變換生成三個向量：
查詢向量 、鍵向量 和值向量 。
通過內積計算查詢向量 和鍵向量 的相似性，生成注意力分數，再經 softmax 函數歸一化為權重。
公式為：。
其中， 是鍵向量的維度，作為縮放因子以穩定梯度。
多頭注意力（Multi-Head Attention）進一步捕捉不同的
特徵關係，將多個頭的輸出拼接後經過線性變換。
Transformer 的成功源於其多重優勢。
首先是並行計算能力強，自注意力機制能同時處理整個序列，
而不需要像 RNN 那樣逐步計算，極大提高了訓練效率。
其次是適應長距離依賴，自注意力能直接計算序列中任意兩個位置之間的關聯，
因此能有效建模長距依賴。
此外，Transformer 的靈活性與可擴展性使其能夠適應各種下游任務。
Transformer 在 NLP 領域的應用非常廣泛，從最初的機器翻譯到後來的文本生成和分類等任務。
著名的基於 Transformer 的模型包括
BERT（Bidirectional Encoder Representations from
Transformers），
其採用雙向編碼器來學習上下文信息，
適合於分類和問答等任務；
GPT（Generative Pre-trained Transformer），
專注於生成任務，採用單向解碼器結構，擅長文本生成；
以及 T5（Text-To-Text Transfer Transformer），
統一了 NLP 任務為文本到文本的形式，
進一步提升靈活性。
此外，Vision Transformer（ViT）將 Transformer 應用於計算機視覺領域，
通過將圖像分割成小塊後嵌入模型中處理
Transformer 的未來發展方向包括提高計算效率、減少能耗，
以及探索其他應用領域如生物信息學和強化學習等。
儘管目前面臨著高計算成本和硬體要求的挑戰，
研究人員正在開發更高效的變體（如 Sparse Transformer）
以及新的硬體支持來應對這些問題。
總之，Transformer 作為一種突破性的神經網路架構，
徹底改變了深度學習的格局，
並有望在更多領域中發揮關鍵作用。
.png)
