2024，Transformer 登上 Nature！被誉为大模型基石的它到底凭什么这么火？
Transformer模型最初由Google的研究人员在2017年提出，它是一种基于自注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据。不仅彻底改变了NLP领域，还在CV领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。随着Transformer的成功，研究人员一直在探索如何进一步改进和扩展这一架构。
5月15日，我们邀请到人工智能PHD，曾获某一区TOP期刊最佳论文奖Henry老师，为我们带来——荣登Nature！百变之王Transformer的进阶之路，深入详解Transformer最新工作进展及技术原理！
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部分transformer论文&ppt展示
导师简介：Henry老师
-人工智能PHD
-共发表20余篇SCI国际期刊和EI会议论文，包括一区期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (影响因子12.7)等
-论文曾获某一区Top期刊年度最佳论文奖（为博士所在高校校史上首位获此殊荣的学者），谷歌学术被引1500余次
-研究领域：深度学习及其在计算机视觉、遥感图像处理和离岸可再生能源三大方向的应用，特别是CNN、注意力机制和视觉Transformer在图像分割、超分辨率等
直播大纲
1. Vision Transformer基础
2. Efficient ViT和加速技术
3. 自监督ViT技术
4. 多模态大模型
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Transformer模型的核心设计理念可以概括为以下几点：
1. 自注意力（Self-Attention）机制
-核心概念：Transformer模型的基础是自注意力机制，它允许模型在处理序列（如文本）时，对序列中的每个元素计算其与序列中其他元素的关联度。这种机制使得模型能够捕捉到序列内长距离依赖关系。-优势：相比于之前的RNN和LSTM，自注意力机制能够在并行处理时有效地处理长距离依赖问题，显著提高了处理速度和效率。
2. 多头注意力（Multi-Head Attention）
-设计：在自注意力的基础上，Transformer引入了多头注意力机制，通过将注意力机制“拆分”成多个头并行运行，模型可以从不同的子空间学习信息。-目的：这种设计使模型能够更好地理解语言的多种复杂关系，比如同义词和反义词关系、语法和语义关系等。
3. 位置编码（Positional Encoding）
-问题：由于Transformer完全基于注意力机制，缺乏序列的位置信息。-解决方案：通过向输入序列的每个元素添加位置编码，模型能够利用这些信息来了解单词在句子中的位置关系。位置编码是与词嵌入相加的，以保留位置信息。
4. 编码器-解码器架构
-架构：Transformer模型包含编码器和解码器两部分。编码器用于处理输入序列，解码器则基于编码器的输出和之前的输出生成目标序列。-特点：每个编码器和解码器层都包含多头注意力机制和前馈神经网络，通过残差连接和层归一化来优化训练过程。
5. 可扩展性和效率
-并行处理：与RNN和LSTM等序列模型相比，Transformer的自注意力机制允许对整个序列进行并行处理，显著提高了训练和推理的速度。-适用范围：Transformer模型不仅适用于NLP任务，还被扩展到其他领域，如计算机视觉、音频处理等。
继DeepMind的新设计MoD大幅提升了 Transformer 效率后，谷歌又双叒开始爆改了！
与之前荣登Nature子刊的life2vec不同，谷歌的新成果Infini-attention机制（无限注意力）将压缩内存引入到传统的注意机制中，并在单个Transformer块中构建了掩码局部注意力和长期线性注意力机制。
这让Transformer架构大模型在有限的计算资源里处理无限长的输入，在内存大小上实现114倍压缩比。(相当于一个存放100本书的图书馆，通过新技术能存储11400本书)
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ViT基础
Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的图像处理模型。它将输入图像分割成固定大小的patch，并将每个patch转换成向量表示，然后送入Transformer模型进行处理。通过自注意力机制，ViT能够有效地捕获图像中的全局和局部信息，从而在图像分类、语义分割和目标检测等任务上取得优异表现。
图1. Vision Transformer架构
Efficient Transformer和加速技术
尽管ViT在图像处理任务上取得了显著成绩，但其计算量较大，训练和推理速度较慢。为了解决这一问题，研究人员提出了一系列加速技术，如窗口注意力机制、多尺度处理、稀疏注意力等。此外，Efficient Transformer模型也在降低计算复杂度的同时保持了较好的性能，为ViT的实际应用提供了可能。
图2. Swin Transformer中的Window Attention
Transformer自监督学习
除了监督学习，Transformer模型还可以通过自监督学习进行预训练。在自监督学习中，模型通过利用输入数据的内在结构进行训练，无需人工标注的标签。这种方法不仅能够提高模型的泛化能力，还能够有效利用大规模未标记的数据进行预训练，为模型的迁移学习提供了更好的基础。
图3. 无监督学习中的对比学习
多模态LLM
除了单一模态的图像处理，Transformer模型还可以处理多模态数据，如文本和图像的联合处理。通过引入多模态LLM（Language-Image Models），模型能够同时理解文本和图像之间的关系，从而在视觉问答、图像标注等任务上取得更好的效果。
图4. Flamingo架构示意图
图5. PaLM-E架构示意图
对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，想要快速发论文有两点至关重
对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。
但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单，可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！
还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。
很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。
文末福利
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