摘要：Transformer横空出世，并迅速推广后，不少人开始质疑：这玩意到底是不是被神化了？它是不是只是算得快？真的理解语言吗？还是说它只是大数据堆出来的“统计机器”？

Transformer横空出世，并迅速推广后，不少人开始质疑：这玩意到底是不是被神化了？它是不是只是算得快？真的理解语言吗？还是说它只是大数据堆出来的“统计机器”？

现在我们就用能“秒懂”的语言，将它拆开来看，用常识、用逻辑，去还原Transformer的本质，并理解它为什么能成为今天AI世界的“底层操作系统”。

很多人对Transformer最直观的质疑，是它的并行处理机制。

语言是有顺序的，从古至今我们都强调“上下文”“前后语义”，而Transformer却一次性处理整句话，看上去完全打乱了顺序。

在Transformer出现之前，语言模型主要依赖RNN和LSTM，这两种模型的核心原则，是顺序读取，比如一字一字处理，就像我们小时候读课文那样。

问题也很明显：处理长句子时，模型很容易“忘记”开头的信息。比如一句话是“我在法国长大……所以我法语很流利”，模型读到“流利”时，可能已经忘了“法国”这个关键词。

Transformer解决了这个问题，它不是一字一字读，而是“一口气读完，再去理解词与词之间的关系”。

有些人听到这就摇头了：不按顺序来，怎么理解语义？

其实，Transformer并不是完全忽略顺序，它引入了一个机制，叫位置编码。

可以理解成每个词在进入模型前，都会打上自己的“座位号”，这个“座位号”是嵌入在向量中的，模型就能知道“谁在前、谁在后”。

在多个自然语言处理任务中，Transformer的表现已经超过了传统的顺序模型。

BERT在句子匹配任务中的GLUE基准测试中得分超过了90分，直接刷新了当时的记录。这说明并行机制配合位置编码，不仅没有损失语言的顺序感，反而提升了处理效率和理解能力。

另一个被热议的点，是注意力机制。

很多人把它理解成“加权平均”，认为这只是数学上的优化手段，本质没有改变模型的“理解力”。

但Transformer的注意力机制，并不是一个简单的加权系统。它的关键是让每个词都能看到整句话的其他词，并判断哪些词和自己最相关。

举个例子：“它跳上了桌子。”这句话中，“它”到底指谁？人类读者知道是前文提到的“猫”。在Transformer中，“它”会向句子中的其他词发出一个“查询”，类似于：“谁是我指代的对象？”其他词会通过各自的“身份信息”来做出回应，并传回内容。

这个过程就被称为自注意力机制，它让模型不仅理解局部词汇，而是在每个词判断时都能考虑全局上下文。

更进一步，Transformer又引入了多头注意力机制。

这意味着每个词在判断关系时，不止一个角度，而是从多个维度同时考虑。例如，一个注意力头关注主语，一个关注动作，还有的关注时间信息。

这种“多角度扫描”机制还是一种接近人类认知的处理方式。

但是速度快了，理解力会不会下降？

谷歌团队在设计Transformer架构时，考虑了这一点。

它通过多层堆叠的方式解决了这个问题。即每一层都像一个语义加工车间，前一层的输出，成为下一层的输入。

在GPT-3中这样的堆叠层多达96层。浅层处理语法，深层处理语义、情感甚至逻辑关系。不同层之间互相传递信息，形成一种“逐级理解”的过程。

这种结构的结果使模型可以处理长句也能理解复杂的上下文。例如，GPT-4可以理解超过20,000个词的上下文，实现跨段落、跨文档的推理能力。

2021年DeepMind发布了AlphaFold2，这是一款基于Transformer架构的蛋白质结构预测工具，它不是用来聊天的，而是用来预测蛋白质的三维折叠结构。

这说明Transformer并不是NLP专属，它的核心能力是处理“序列间的关系”——这在DNA、RNA、图像像素、音频波形等任务中同样适用。

不仅如此，Transformer还催生了多模态模型。

OpenAI的DALL·E就是基于Transformer架构打造的图文生成系统。它能根据一段文字，生成一张风格一致的图像。模型理解了“红色的沙发”、“复古风格”、“猫坐在上面”等概念，并进行了组合输出。

既然如此方便，门槛高吗？普通团队能用吗？

成本确实是大模型的争议之一。GPT-3训练一次据说需要数百万美元，这让很多创业者望而却步。

但Transformer的设计也考虑到了推广性，它天然支持迁移学习和微调。这表示大模型训练好之后，中小企业可以基于预训练模型进行小规模微调，不需要从零开始。

如今国内外已经有大量开源项目，如Meta的LLaMA、清华大学的ChatGLM等，都支持本地部署和微调。这极大地降低了技术门槛，让AI不再只是科技巨头的专利。

来源：龙医生讲科普