談談我們最熟悉的陌生人：變形人 (The Transformer) (The "T" in GPT)

TL;DR: Transformer 模型徹底改變了我們處理科技語言的方式。它就像是魔法圖書館中的超級圖書館員，配備了超高精準度的解讀和產生語言的能力。它使用自我注意和多頭注意等機制來閱讀、理解和創造文字，雖然它也有記憶體限制和計算需求等限制。

簡介

對許多人而言，大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 的領域就像是一個神秘的黑洞。這些模型，尤其是 Transformer，重塑了自然語言處理 (NLP) 的格局。Transformer 於 2017 年由 Vaswani 等人提出，利用自注意機制 (Self-Attention Mechanism) 來處理連續資料，使其成為現代 NLP 任務的基石。

Transformer 不只是「語言翻譯器」，它還可以產生文章、回答問題，甚至進行對話。讓我們透過神奇圖書館員的故事來深入了解這個變形概念。

圖書館與圖書館員

想像一下，在一個神奇的圖書館裡，有一位超級圖書館員 - 我們的 Transformer。這位圖書館員擁有非凡的能力，能夠理解和處理不同語言的文本、回答查詢以及創建新的內容。讓我們來探索一下這位圖書館員是如何在圖書館中穿梭並施展魔法的。

圖書管理員的旅程（訓練過程）

見習：大量閱讀 (訓練前)

我們的圖書管理員並不是一出生就懂得所有語言。他們是透過大量閱讀來學習的。每次嘗試翻譯或回答問題時，機器導師（訓練演算法）和人工導師（監督微調）都會提供回饋，指導他們改進。透過不懈的練習，圖書管理員磨練了他們的技能。

專業發展：專門訓練（微調）

圖書館員透過廣泛的閱讀（訓練前）獲得廣泛的知識後，在需要時微調他們在特定領域的專業知識，精進他們的知識結構以處理專門的文獻。

圖書館員的超能力（變形人的優點）

完成訓練後，圖書管理員獲得了幾種超能力：

• 平行處理（自我專注力）：他們可以一次閱讀整本書，大幅提升閱讀速度。
• 多頭注意：他們從不同的角度觀察資訊，就像使用不同的鏡頭來觀察花的紋理、細胞和環境。
• 遠距離關係：他們可以毫不費力地將資訊從書的開頭連到書的結尾。
• 靈活應用： 他們處理的任務範圍從翻譯到摘要和 Q&A。

圖書館員的煩惱 (變壓器的限制)

儘管有這些優勢，圖書管理員還是面臨挑戰：

• 記憶體限制（內容長度）：他們只能處理有限數量的文字，導致在冗長的對話中「健忘」。
• 計算資源：此閱讀方法需要大量的計算能力（GPU 資源）。
• 可理解性：有時候，他們無法解釋特定結論背後的原理（AI 黑箱）。
• 幻覺：偶爾，他們會自信地談論未學過的話題（幻覺）。

圖書館的結構 (變壓器的整體架構)

我們的超級圖書館包括兩個主要部分：

• 閱讀室（編碼器）：圖書館員閱讀和理解輸入文字的地方。

• 流程：
  1. 將輸入文字（例如：「我愛機器學習」）標記化為單字標記。
  2. 透過自我關注突出關係（例如，「學習」和「機器」之間的強烈關係）。
  3. 應用位置編碼以維持單字順序。

• 撰寫室 (解碼器)：在這裡，新的內容是基於理解而精心製作的。

• 流程：
  1. 請參考編碼器的輸出。
  2. 逐步產生連貫的字詞序列（自動累積產生）。
  3. 確保流暢性和連貫性 (遮蔽式注意)。

與其他圖書館比較 (與其他機型比較)

• 傳統圖書館 (RNN)：閱讀是從頭到尾依序進行的。
• Improved Traditional Library (LSTM)： 保留較長的上下文，但仍為序列式。
• 超級圖書館 (Transformer)：可同時看到所有內容，並自由聚焦。

總結

Transformer 的架構讓我們的圖書管理員能夠流暢地瀏覽文字，使其成為 NLP 的強大工具。它的創新設計增強了我們與語言互動的能力，推動了許多以語言為基礎的 AI 應用的進步。在未來的討論中，我們將進一步探索 Transformer 工作的複雜性，敬請期待。