必知！大模型背后的6大核心技术（一）Transformer、预训练技术

原创

沈页dd 2024-09-02 17:12:32 ©著作权

文章标签 transformer 深度学习人工智能大模型 ai 文章分类 HarmonyOS 后端开发

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一、Transformer

Transformer模型，无疑是大型语言模型的坚实基石，它开启了深度学习领域的新纪元。在早期阶段，循环神经网络（RNN）曾是处理序列数据的核心手段。尽管RNN及其变体在某些任务中展现出了卓越的性能，但在面对长序列时，它们却常常陷入梯度消失和模型退化的困境，令人难以攻克。为了解决这一技术瓶颈，Transformer模型应运而生，它如同黎明中的曙光，照亮了前行的道路。

随后，在2020年，OpenAI提出了举世闻名的“规模定律”，这一发现深刻揭示了模型性能与参数量、数据量以及训练时长之间呈现出令人惊异的指数级增长关系。在此背景下，研究人员纷纷将重心转向大型语言模型基座，基于Transformer的GPT、Bert等大模型在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，它们如同璀璨的明星，照亮了人工智能的天空。

必知！大模型背后的6大核心技术（一）Transformer、预训练技术_大模型

模型原理：

Transformer模型由编码器和解码器组成，由多个层堆叠而成，包含自注意力子层和线性前馈神经网络子层。自注意力子层生成输入序列位置的独特表示，线性前馈网络生成信息丰富的表示。编码器和解码器包含位置编码层以捕捉位置信息。

模型训练：

依赖反向传播和优化算法（如随机梯度下降）训练Transformer模型。通过计算损失函数梯度并调整权重以最小化损失。为提高速度和泛化能力，采用正则化和集成学习策略。

优点：

解决梯度消失和模型退化问题，捕捉长期依赖关系。
并行计算能力强，支持GPU加速。
在机器翻译、文本分类和语音识别等任务中表现优秀。

缺点：

计算资源需求高。
对初始权重敏感，可能训练不稳定或过拟合。
处理超长序列受限。

应用场景：

广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译、文本分类和生成。也应用于图像识别和语音识别等领域。

Python示例代码（简化版）：

import torch
self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layers, num_decoder_layers)
self.decoder = nn.Linear(d_model, d_model)
self.init_weights()
def init_weights(self):
initrange = 0.1
self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
def forward(self, src, tgt, teacher_forcing_ratio=0.5):
batch_size, tgt_len, tgt_vocab_size = tgt.size(0), tgt.size(1), self.decoder.out_features
src = self.pos_encoder(src)
output = self.transformer_encoder(src)
target_input = tgt[:, :-1].contiguous().view(batch_size * tgt_len, -1)
output2 = self.transformer_decoder(target_input, output).view(batch_size, tgt_len, -1)
prediction = self.decoder(output2).view(batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size)
return prediction[:, -1], prediction
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d_model, max_len=5000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1).float()```python
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() *
-(torch.log(torch.tensor(10000.0)) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
x = x + self.pe[:, :x.size(1)]
return x
#超参数
d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward = 512, 8, 6, 6, 2048
#实例化模型
model = Transformer(d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward)
#随机生成数据
src, tgt = torch.randn(10, 32, 512), torch.randn(10, 32, 512)
#前向传播
prediction, predictions = model(src, tgt)
print(prediction)