Transformer的小技巧-我们都能一起处理-这样计算起来不那么累效率更高

Transformer处理可变长度数据的小技巧

处理数据时，序列长度不总是统一的。Transformer模型就是专门解决这个问题的。它有几招“绝活”，让我们来看看吧：

1. 填充技术：统一序列长度

序列太短？别急，我们用个“PAD”标记给它填满。这样，不管序列长短，我们都能一起处理，方便批量操作。

2. 位置编码：记得顺序

Transformer没有像RNN那样直接记得词的顺序。所以，我们给每个词加上位置信息，让它知道自己在句子中的位置。

3. 自注意力机制：全神贯注

Transformer可以关注序列中的任何一个词。它会给每个词分配不同的注意力权重，从而更好地处理可变长度的数据。

4. 掩码机制：屏蔽干扰

为了避免模型被“PAD”标记误导，我们在计算注意力时，故意忽略这些标记，保证结果准确。

5. 分块处理：化整为零

对于超长序列，我们可以把它切成一小块一小块，然后单独处理。这样计算起来不那么累，效率更高。

6. 适应性计算：动态调整

根据数据的复杂程度，我们可以动态调整计算方法，让模型更高效地处理各种长度的数据。

延伸阅读：Transformer的诞生

Transformer是2017年由Google提出的。它完全用自注意力机制来处理序列数据，不依赖传统的RNN或CNN。这个方法在处理长距离依赖关系上特别厉害，很多NLP任务都靠它取得了好成绩。