Transformer 入门案例教程(大语言模型)

Transformer 的基本概念

1.什么是 Transformer？：Transformer 是一种基于 Attention 机制的深度学习模型，用于机器翻译、文本分类、机器阅读等任务。

2.Transformer 的结构：Transformer 的结构包括输入 Embedding、Encoder、Decoder、Output Layer 等。

Attention 机制

1.什么是 Attention 机制？：Attention 机制是 Transformer 的核心组件，用于关注输入序列中的某个部分，以便更好地捕捉该部分的信息。

2.Attention 机制的工作原理：Attention 机制的工作原理是计算输入序列中的每个元素对其他元素的权重，然后将权重与元素的Embedding相乘，以获得最终的输出。

Encoder-Decoder 模型

1.什么是 Encoder-Decoder 模型？：Encoder-Decoder 模型是 Transformer 的基本结构，用于将输入序列编码为固定长度的向量，然后将该向量解码为输出序列。

2.Encoder-Decoder 模型的工作原理：Encoder-Decoder 模型的工作原理是将输入序列输入 Encoder，得到固定长度的向量，然后将该向量输入 Decoder，输出最终的输出序列。

Sequence-to-Sequence 任务

1.什么是 Sequence-to-Sequence 任务？：Sequence-to-Sequence 任务是指将输入序列翻译为输出序列的任务，例如机器翻译、文本生成等。

2.Sequence-to-Sequence 任务的实现：Sequence-to-Sequence 任务的实现可以使用 Transformer 模型， encoder 将输入序列编码为固定长度的向量，然后将该向量输入 Decoder，输出最终的输出序列。

案例代码

以下是一个使用 Transformer 进行机器翻译的案例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
# 加载数据
train_data = ...
test_data = ...
# 创建数据集
class TranslationDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, tokenizer):
        self.data = data
        self.tokenizer = tokenizer
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    def __getitem__(self, idx):
        src_text = self.data[idx][0]
        tgt_text = self.data[idx][1]
        src_encoding = self.tokenizer.encode(src_text, return_tensors='pt')
        tgt_encoding = self.tokenizer.encode(tgt_text, return_tensors='pt')
        return {
            'src_encoding': src_encoding,
            'tgt_encoding': tgt_encoding
        }
# 创建数据加载器
train_dataset = TranslationDataset(train_data, tokenizer)
test_dataset = TranslationDataset(test_data, tokenizer)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
# 创建Transformer 模型
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('t5-base')
# 训练模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
for epoch in range(5):
    model.train()
    total_loss = 0
    for batch in train_loader:
        src_encoding = batch['src_encoding'].to(device)
        tgt_encoding = batch['tgt_encoding'].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(src_encoding, tgt_encoding)
        loss = criterion(output, tgt_encoding)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {total_loss / len(train_loader)}')
# 评估模型
model.eval()
test_loss = 0
with torch.no_grad():
    for batch in test_loader:
        src_encoding = batch['src_encoding'].to(device)
        tgt_encoding = batch['tgt_encoding'].to(device)
        output = model(src_encoding, tgt_encoding)
        loss = criterion(output, tgt_encoding)
        test_loss += loss.item()
print(f'Test Loss: {test_loss / len(test_loader)}')