簡單理解 Transformer 架構

什麼是 Transformer？

Transformer 是一種神經網路架構，因其能夠「改變」人工智慧 (AI) 處理資料序列（尤其是文字）的方式而得名。

谷歌研究人員在 2017 年的論文中介紹了這項技術， 你只需要注意力Transformers 透過使用一種稱為 自註意力機制 （戈爾魯巴里）。

---

為什麼叫「Transformer」？

• 變壓器 因為它們改變了人工智慧理解文字序列的方式，所以才得名。
• 傳統的人工智慧模型按順序（逐字）處理文本，導致處理速度更慢且準確性更低。
• 相反，Transformers 會同時分析整個文本，無論單字的位置如何，都能辨識出單字之間的關係。

---

關鍵創新：自註意力機制

自我專注機制 (Self-Attention) 允許 AI 識別並優先處理句子中最重要的單詞，而不管它們的位置如何（Golroudbari）。

例子：

句子：“貓坐在墊子上。”

該模型知道“cat”和“mat”是密切相關的，即使它們被其他單字隔開。這種能力使得理解情境和關係更加準確和有效。

信用： https://github.com/jessevig/bertviz

Transformer 的工作原理

Transformer 的運作分為幾個步驟：

1. 輸入嵌入：將單字轉換成數字表示。
2. 自註意力機制：同時辨識並確定相關詞語的優先順序。
3. 前饋層：處理並提煉這些資訊。
4. 輸出生成：產生有意義的結果（例如回應或翻譯）。

---

變壓器為何如此重要？

• 速度：它們一次處理所有單詞，而不是按順序處理。
• 效率：減少計算時間和複雜度。
• 準確性：透過更好地捕捉上下文和詞語關係來提高理解。

---

實際應用

• 聊天機器人（例如 ChatGPT）
• 翻譯工具
• AI內容生成工具

概括

Transformer 從根本上改變了 AI 理解和處理語言的方式，它利用自我注意力來有效捕捉單字之間的關係，使得 AI 在翻譯、內容創建和聊天機器人等任務中運行得更快、更準確。

---

參考文獻

Golroudbari，Arman Asgharpoor。 “理解自我注意力——循序漸進的指南。” armanasq.github.io自我注意。瀏覽日期：2025 年 3 月 17 日。