TL;DR：揭開 Transformer 模型的內在運作，我們探索其元件 (如自我專注和多頭專注) 如何解碼語言的複雜性。透過圖書館的類比，我們發現了編碼和解碼句子的深刻簡單性，展現了人工智能將文字轉換為理解的力量。
簡介
在之前的探索中，我們深入了解了 Transformer 模型中的「神奇圖書館」，認識了它的關鍵角色：自我注意機制（圖書館員）、編碼器（閱讀室）和解碼器（創意空間）。今天，讓我們深入圖書管理員的例行工作，揭示這些工具如何將簡單的句子轉換成細微的理解。
圖書管理員的一天
1.當一個句子進入資料庫（編碼器）
當 "The cat sat on the mat "這個句子出現時，就像是一張紙條滑入了圖書館的收件箱。我們勤奮的圖書管理員迅速移動到編碼器，準備破譯它的意思。
2.接收句子（輸入處理）
收到句子後，圖書管理員會為每個單字指定兩個關鍵標籤：
- 意義標籤 (單字嵌入)：每個單字都會被翻譯成不同的數字代碼，以捕捉其意義。例如，「cat」可能會變成 [0.2、-0.6、0.9、...]。
- 位置標籤 (位置編碼)：每個字詞都標示其在句子中的順序，確保它們的排序正確，就像書架上的書一樣。
這會將句子轉換成一連串有結構的數字，以便進一步分析。
3.快速閱讀整本書（自我注意機制）
圖書館員的獨特技能讓他們可以一次「閱讀」整個句子，瞭解每個字詞之間的相互關係。他們彷彿看到連接字詞的線條，粗細不同的線條表示每個連接的強度。
- 對於 "sat「，與 」cat「（演員）和 」on「（表示位置）有很強的聯繫，但與 」the"（一個不太重要的詞）的聯繫較弱。
這個注意力網路讓圖書管理員能夠分辨出每個字詞在上下文中的角色。
4.多角度理解（多頭注目）
圖書管理員配備多頭注意力，透過各種「鏡頭」檢視句子：
- Grammar Lens： 識別句子結構，認出「The cat」為主語，「sat」為動詞。
- Meaning Lens： 瞭解「cat」是動作的執行者，而「mat」是位置。
- Context Lens： 將「sat on」偵測為位置短語。
透過融合這些觀點，圖書館員可以獲得詳細且整體的了解。
5.資訊精煉 (前饋網路)
深入探究後，圖書管理員會精進他們對每個字詞的理解：
- 對於「貓」，他們指出：它是主語、名詞、動作的執行者，而且可能是寵物。
此階段可豐富對每個單字的意義和功能的理解。
關鍵概念重溫
我們涵蓋了
- 單詞嵌入
- 位置編碼
- 自我注意機制
- 多頭注意
- 前進網路
6.重複讀取（多層架構）
就像品味文學作品一樣，圖書管理員會多次重溫句子，每次重溫都會加深他們的理解：
- 第一層：掌握基本結構和意義。
- 第二層：注意語言特徵，例如押韻。
- 第三層：想像場景和氣氛。
這個反覆的過程會帶來豐富、多層次的理解。
7.筆記 (餘數連接)
圖書館員仔細記錄洞察力，建立多層次的理解：
- 第 1 層：「貓」為常用的貓科動物用語。
- 第 2 層：被認定為主體。
- 第 3 層： 識別為動作的執行者。
- 第四層：可能是寵物。
- 第 5 層：與 "mat" 押韻。
這些「筆記」保留了最初的意義，同時增加了深度。
8.整理筆記（圖層正規化）
每次閱讀之後，圖書館員都會整理他們的筆記，以確保清晰和方便使用，就像為每個字建立索引卡一樣。
9.回答與建立 (解碼器)
有了他們的全面了解，圖書館員現在可以回答問題 (例如：「誰在墊子上？」) 並建立內容 - 不論是翻譯、摘要、情感分析或描述。
總結
Transformer 是 2017 年推出的突破性機型，持續革新語言處理，改變我們與 AI 的互動方式。其在演算法中捕捉語言複雜性的能力，突顯了人類語言的優雅與潛力，為先進的語言型 AI 應用鋪路。
