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torch.Tensor: # x: [batch_size, seq_len] # Transformer 论文指出嵌入值需乘以 sqrt(d_model) 以与位置编码尺度匹配 # 实际实现中缩放常被省略或由 LayerNorm 处理。 return self.norm(self.lut(x)) # output: [batch_size, seq_len, d_model] # 使用示例 vocab_size 10000 d_model 512 emb_layer Embeddings(vocab_size, d_model) input_ids torch.randint(0, vocab_size, (4, 20)) embedded emb_layer(input_ids) print(f嵌入后形状: {embedded.shape})1.2 应对“未登录词”的利器子词分词算法传统分词面临词汇表爆炸和未登录词OOV问题。子词分词Subword Tokenization将词拆分为更小的、可重用的单位如unhappiness - [un, happiness]或[un, happ, iness]。Byte Pair Encoding (BPE)和WordPiece是两大主流算法。以 BPE 为例其核心思想是从字符级词汇表开始迭代地合并训练语料中最频繁共现的符号对直到达到预定词汇表大小。# 简化版 BPE 训练过程演示 (非生产代码展示逻辑) from collections import Counter, defaultdict def get_stats(vocab: dict): 统计相邻符号对的频率。 pairs defaultdict(int) for word, freq in vocab.items(): symbols word.split() for i in range(len(symbols)-1): pairs[symbols[i], symbols[i1]] freq return pairs def merge_vocab(pair, v_in): 合并指定的符号对更新词汇表。 v_out {} bigram .join(pair) replacement .join(pair) for word in v_in: w_out word.replace(bigram, replacement) v_out[w_out] v_in[word] return v_out # 模拟初始词汇已空格分隔的字符 training_corpus [low, lower, newest, widest] vocab {} for word in training_corpus: tokens .join(list(word)) /w # 添加词尾标记 vocab[tokens] vocab.get(tokens, 0) 1 num_merges 10 for i in range(num_merges): pairs get_stats(vocab) if not pairs: break best max(pairs, keypairs.get) vocab merge_vocab(best, vocab) print(f合并 #{i1}: {best} - {.join(best)}) # 最终词汇表包含原子符号如 low, er, est, n, ew 等在生产中我们使用sentencepiece或tokenizers(Hugging Face) 库。对于我们的“英-代码注释”翻译器BPE 能有效处理编程术语如HashMap - [Hash, Map]和驼峰命名词汇。第二部分核心架构——Transformer 编码器与解码器组件2.1 自注意力机制动态上下文建模这是 Transformer 的灵魂。它允许序列中的每个位置直接关注序列的所有位置计算出一组加权和表示。import math import torch.nn.functional as F class MultiHeadedAttention(nn.Module): 缩放点积注意力基础上的多头注意力组件。 def __init__(self, num_heads: int, d_model: int, dropout: float 0.1): super().__init__() assert d_model % num_heads 0 self.d_k d_model // num_heads self.num_heads num_heads self.linears nn.ModuleList([nn.Linear(d_model, d_model) for _ in range(4)]) # Q, K, V, Output self.dropout nn.Dropout(pdropout) def forward(self, query, key, value, maskNone): batch_size query.size(0) # 1) 线性投影并分头 [batch_size, seq_len, d_model] - [batch_size, seq_len, num_heads, d_k] # 然后转置为 [batch_size, num_heads, seq_len, d_k] query, key, value [ lin(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) for lin, x in zip(self.linears, (query, key, value)) ] # 2) 在分头上应用注意力 scores torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k) if mask is not None: scores scores.masked_fill(mask 0, -1e9) p_attn F.softmax(scores, dim-1) p_attn self.dropout(p_attn) x torch.matmul(p_attn, value) # 3) 合并多头 [batch_size, num_heads, seq_len, d_k] - [batch_size, seq_len, d_model] x x.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.num_heads * self.d_k) return self.linears[-1](x) # 最后的线性层2.2 位置编码注入序列顺序信息自注意力本身是位置无关的。位置编码Positional Encoding组件向输入嵌入中添加顺序信息。原始 Transformer 使用正弦余弦函数。class PositionalEncoding(nn.Module): 实现正弦/余弦位置编码。 def __init__(self, d_model: int, dropout: float 0.1, max_len: int 5000): super().__init__() self.dropout nn.Dropout(pdropout) pe torch.zeros(max_len, d_model) position torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1).float() div_term torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(math.log(10000.0) / d_model)) pe[:, 0::2] torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] torch.cos(position * div_term) pe pe.unsqueeze(0) # [1, max_len, d_model] self.register_buffer(pe, pe) # 非模型参数但会随模型保存/加载 def forward(self, x: torch.Tensor) - torch.Tensor: x x self.pe[:, :x.size(1)] return self.dropout(x)2.3 编码器层与解码器层组件的组装一个编码器层通常包含多头自注意力子层、前馈网络子层每个子层外围有残差连接和层归一化。class SublayerConnection(nn.Module): 残差连接后的层归一化。 def __init__(self, size: int, dropout: float): super().__init__() self.norm nn.LayerNorm(size) self.dropout nn.Dropout(dropout) def forward(self, x, sublayer): # 原始 Transformer 应用顺序是Norm - Sublayer - Dropout - Add return x self.dropout(sublayer(self.norm(x))) class EncoderLayer(nn.Module): def __init__(self, size: int, self_attn: MultiHeadedAttention, feed_forward: nn.Module, dropout: float): super().__init__() self.self_attn self_attn self.feed_forward feed_forward self.sublayer nn.ModuleList([SublayerConnection(size, dropout) for _ in range(2)]) self.size size def forward(self, x, mask): # 第一子层自注意力 x self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, mask)) # 第二子层前馈网络一个简单的两层MLP return self.sublayer[1](x, self.feed_forward) class DecoderLayer(nn.Module): 解码器层比编码器层多一个“编码-解码注意力”子层。 def __init__(self, size, self_attn, src_attn, feed_forward, dropout): super().__init__() self.size size self.self_attn self_attn self.src_attn src_attn # 这是“编码-解码注意力” self.feed_forward feed_forward self.sublayer nn.ModuleList([SublayerConnection(size, dropout) for _ in range(3)]) def forward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask): # memory 是编码器的输出 # 第一子层解码器自注意力带未来掩码 x self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, tgt_mask)) # 第二子层编码-解码注意力Q来自解码器K、V来自编码器memory x self.sublayer[1](x, lambda x: self.src_attn(x, memory, memory, src_mask)) # 第三子层前馈网络 return self.sublayer[2](x, self.feed_forward)第三部分实战构建——一个“英-代码注释”翻译模型3.1 数据准备与特定领域分词假设我们的任务是将英文描述翻译为简明的 Python 代码注释。源文本 (英文):“Initialize an empty hash map to store the frequency of each character.”目标文本 (注释):“# Initialize hash map for character frequency counting.”我们需要分别训练 BPE 模型或使用预训练模型但词汇表需包含代码相关术语。# 使用 HuggingFace Tokenizers 库生产环境推荐 from tokenizers import Tokenizer, models, trainers, pre_tokenizers, decoders # 初始化一个 BPE 分词器 tokenizer Tokenizer(models.BPE(unk_token[UNK])) tokenizer.pre_tokenizer pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_spaceTrue) tokenizer.decoder decoders.ByteLevel() # 训练需准备文本文件 trainer trainers.BpeTrainer( vocab_size16000, special_tokens[[PAD], [UNK], [BOS], [EOS]], min_frequency2 ) tokenizer.train([english_corpus.txt, comment_corpus.txt], trainertrainer) # 保存与加载 tokenizer.save(code_translation_tokenizer.json)3.2 组装完整模型我们将编码器、解码器、嵌入层、位置编码、生成头组合起来。class TransformerNMT(nn.Module): 一个完整的 Transformer NMT 模型。 def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model512, nhead8, num_encoder_layers6, num_decoder_layers6, dim_feedforward2048, dropout0.1, max_seq_len100): super().__init__() self.src_embed Embeddings(src_vocab_size, d_model) self.tgt_embed Embeddings(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_encoding PositionalEncoding(d_model, dropout, max_seq_len) encoder_layer nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout, batch_firstTrue) self.encoder nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers) decoder_layer nn.TransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout, batch_firstTrue) self.decoder nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers) self.generator nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size) # 输出词汇表概率 self._reset_parameters() def _reset_parameters(self): for p in self.parameters(): if p.dim() 1: nn.init.xavier_uniform_(p) def encode(self, src, src_mask): src_