Transformer是一种新型的神经网络架构,用于处理多种感知模态数据(如图像、文本、音频等)等。它的出现,不仅让NLP变了天,成为自然语言领域的主流模型,还成功跨界CV,给AI界带来了意外的惊喜。
我们邀请到哈工大计算机博士,多篇顶会一作作者李老师为大家带来——引爆顶会的transformer进阶之路,深入探索研究人员是如何改进和扩展这一架构的。
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2023年transformer论文部分展示
讲师简介:李老师
-哈尔滨工业大学计算机PhD
-发表多篇SCI国际期刊和会议论文,包括一区期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 二区期刊Neurocomputing,CCF-A类会议 ACM MM, CCF-B类会议ICME, ICASSP等
-担任国际顶级会议 AAAI, NeurIPS,期刊 IEEE TCSVT 的常任审稿人
-研究领域:人工智能、机器学习、深度学习、多模态表征学习、脉冲神经网络和信源信道联合编码等
课程大纲
1、transformer早期应用及现在的应用
2、transformer五大发展方向
3、transformer的应用场景
4、未来可发展的领域
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2023年transformer论文部分展示
在Transformer之前,处理序列到序列任务(输入和输出都是序列,e.g.机器翻译)通常使用RNN(LSTM,GRU等),而RNN的运算机制会导致一些问题:
1.在每个时间点t时的计算依赖于前t-1个时间点的输出,限制了模型的并行计算能力;
2.由于是RNN是顺序计算,所以无法解决长序列的依赖关系。
Transformer通过一种名为注意力的机制,很好地解决了上述两个问题,Transformer整体结构如下所示。
Transformer 历史上的一些关键发展事件及进阶方向,我们可参考如下所示:
1990年:Jürgen Schmidhuber 提出了第一个 Transformer 模型,即"快速权重控制器"。
2017年:Vaswani 等人发表了论文《Attention is All You Need》,介绍了 Transformer 模型的核心思想。
2018年:Transformer 模型在各种 NLP 任务中取得了最先进的结果,包括机器翻译、文本摘要和问答等。
2019年:Transformer 被用于创建大型语言模型(LLM),例如 BERT 和 GPT-2,这些模型在各种 NLP 任务中取得了重要突破。
2020年:Transformer 继续被用于创建更强大的模型,例如 GPT-3,它在自然语言生成和理解方面取得了惊人的成果。
1. 模型规模的扩展
Transformer的一个重要方向是通过增加模型的规模来提高性能。目前,研究人员已经提出了各种方法来增加Transformer模型的层数、隐藏单元的维度以及注意力头的数量。这样的扩展可以提高模型的表示能力,从而在更复杂的任务上取得更好的结果。
2. 预训练和微调
预训练和微调是Transformer的另一个重要方向。预训练阶段使用大规模的无标签数据来学习语言模型,然后通过微调阶段在特定任务上进行训练。这种方法在许多自然语言处理任务中取得了显著的性能提升,并且已经被广泛应用。
3. 多模态Transformer
除了自然语言处理任务,Transformer还可以应用于多模态任务,如图像描述生成和视频理解。研究人员正在探索如何将Transformer扩展到处理多种类型的输入数据,并在多个领域中实现更好的性能。
4. 改进注意力机制
Transformer中的注意力机制是其核心组成部分之一。目前,研究人员正在改进和优化注意力机制,以提高模型的效率和性能。例如,一些研究提出了稀疏注意力机制和自适应注意力机制,以减少计算成本并提高模型的泛化能力。
5. 解决长文本处理问题
传统的Transformer在处理长文本时可能会面临内存和计算资源的限制。为了解决这个问题,研究人员提出了一些改进方法,如长文本编码器和分层注意力机制,以便更好地处理长文本序列。
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