1、前言

最近，AIGC(AI-Generated Content，人工智能生成內(nèi)容)發(fā)展迅速，不僅被消費(fèi)者追捧，而且備受技術(shù)和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注。2022年9月23日，紅杉美國發(fā)表文章《生成式AI:一個(gè)創(chuàng)造性的新世界》，認(rèn)為 AIGC會代表新一輪范式轉(zhuǎn)移的開始。2022年10月，Stability AI發(fā)布開源模型Stable Diffusion，可以根據(jù)用戶輸入的文字描述(稱為提示詞，prompts)自動(dòng)生成圖像，即文生圖(Text-to-Image). Stable Diffusion、DALL-E 2、Midjourney、文心一格等可以生成圖片的AIGC模型引爆了AI作畫領(lǐng)域，AI作畫風(fēng)行一時(shí)，標(biāo)志人工智能向藝術(shù)領(lǐng)域滲透。下圖展示了由百度“文心一格”平臺創(chuàng)作的“未來機(jī)甲”主題作品。

圖1 由百度“文心一格”平臺創(chuàng)作的AI畫作

AIGC領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，離不開深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)步。具體地說，是Transform模型的出現(xiàn)，賦予了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加強(qiáng)大的全局計(jì)算能力，減少了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練耗時(shí)，提高了網(wǎng)絡(luò)模型的表現(xiàn)能力。當(dāng)前表現(xiàn)較為優(yōu)秀的AIGC領(lǐng)域模型，其技術(shù)底層架構(gòu)中均包含Attention和 Transform技術(shù)。

2、發(fā)展歷史

2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的信息技術(shù)的發(fā)展，推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步與拓展。2006年，Hinton等人利用單層的RBM自編碼預(yù)訓(xùn)練使得深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得以實(shí)現(xiàn)；2012年，Hinton和Alex Krizhevsky設(shè)計(jì)的AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在ImageNet競賽中實(shí)現(xiàn)圖像識別分類，成為新一輪人工智能發(fā)展的起點(diǎn)。當(dāng)前流行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是仿照生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所提出的概念。在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，生物神經(jīng)元層層傳遞接收到的信息，多個(gè)神經(jīng)元信息匯總得到最終的結(jié)果。使用類比生物神經(jīng)單元設(shè)計(jì)的邏輯神經(jīng)單元構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，邏輯神經(jīng)單元被用來探索輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)間的隱藏關(guān)系，當(dāng)數(shù)據(jù)量較小時(shí)，淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以滿足一些任務(wù)的要求，然而，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始顯示出其得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。

2.2 注意力機(jī)制

注意力機(jī)制（Attention Mechanism）由Bengio團(tuán)隊(duì)于2014年提出并在近年廣泛的應(yīng)用在深度學(xué)習(xí)中的各個(gè)領(lǐng)域，例如在計(jì)算機(jī)視覺方向用于捕捉圖像上的感受野，或者NLP中用于定位關(guān)鍵token或者特征。大量實(shí)驗(yàn)證明，添加了注意力機(jī)制的模型在圖像分類、分割、追蹤、增強(qiáng)以及自然語言識別、理解、問答、翻譯中均取得顯著的效果提升。

注意力機(jī)制仿照視覺注意力機(jī)制而來。視覺注意力機(jī)制是人類大腦的一種天生的能力。當(dāng)我們看到一幅圖片時(shí)，先是快速掃過圖片，然后鎖定需要重點(diǎn)關(guān)注的目標(biāo)區(qū)域。比如當(dāng)我們觀察下述圖片時(shí)，注意力很容易就集中在了嬰兒臉部、文章標(biāo)題和文章首句等位置。試想，如果每個(gè)局部信息都不放過，那么必然耗費(fèi)很多精力，不利于人類的生存進(jìn)化。同樣地，在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中引入類似的機(jī)制，可以簡化模型，加速計(jì)算。從本質(zhì)上理解，Attention是從大量信息中有篩選出少量重要信息，并聚焦到這些重要信息上，忽略大多不重要的信息。

圖2 人類注意力機(jī)制示意圖

3、技術(shù)詳解

智能Transformer模型拋棄了傳統(tǒng)的CNN和RNN單元，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)完全是由注意力機(jī)制組成。在本章節(jié)中，我們會首先介紹 Transformer模型的總體流程，之后詳細(xì)介紹其中涉及的位置編碼信息和Self-Attention計(jì)算。

3.1 流程總述

圖3 注意力機(jī)制流程圖

如上圖所示，Transformer由Encoder模塊和Decoder模塊兩個(gè)部分組成，Encoder和Decoder都包含N個(gè)block。以執(zhí)行翻譯任務(wù)為例，Transformer的工作流程大體如下：

第一步：獲取輸入句子的每一個(gè)單詞的表示向量X，X由單詞自身Embedding和單詞位置的Embedding相加得到。

第二步：將得到的單詞表示向量矩陣傳入Encoder模塊中，Encoder模塊對于輸入數(shù)據(jù)采用Attention方法進(jìn)行計(jì)算。經(jīng)過N個(gè)Encoder模塊后可以得到句子所有單詞的編碼信息矩陣，每一個(gè)Encoder模塊輸出的矩陣維度與輸入完全一致。

第三步：將Encoder模塊輸出的編碼信息矩陣傳遞到Decoder模塊中，Decoder會依次根據(jù)當(dāng)前翻譯過的單詞i翻譯下一個(gè)單詞i+1。與Encoder結(jié)構(gòu)相同，Decoder結(jié)構(gòu)也使用Attention方法進(jìn)行計(jì)算。在使用的過程中，翻譯到單詞i+1的時(shí)候需要通過Mask操作遮蓋住i+1之后的單詞。

3.2 Self-Attention計(jì)算

Transform模型的核心是注意力計(jì)算，其可以通過公式表示為

其中，Q，K，V分別表示Query，Key，Value，這三個(gè)概念取自于信息檢索系統(tǒng)，舉個(gè)簡單的搜索的例子來說。當(dāng)你在某電商平臺搜索某件商品時(shí)，你在搜索引擎上輸入的內(nèi)容便是Query，然后搜索引擎根據(jù)Query為你匹配Key（例如商品的種類，顏色，描述等），然后根據(jù)Query和Key的相似度得到匹配的內(nèi)容（Value)。

self-attention中的Q，K，V也是起著類似的作用，在矩陣計(jì)算中，點(diǎn)積是計(jì)算兩個(gè)矩陣相似度的方法之一，因此上述公式中使用了Q矩陣乘以K矩陣的轉(zhuǎn)置進(jìn)行相似度的計(jì)算。為了防止內(nèi)積過大，需要除以d的平方根，最后對結(jié)果施以softmax激活函數(shù)。

3.3 位置編碼

Transformer中除了單詞自身的Embedding，還需要使用位置Embedding表示單詞出現(xiàn)在句子中的位置。因?yàn)門ransformer不采用RNN的結(jié)構(gòu)，而是使用全局信息，不能利用單詞的順序信息，而這部分信息對于NLP或CV而言均非常重要。所以Transformer中使用位置Embedding保存單詞在序列中的相對或絕對位置。

位置Embedding用PE表示，PE的維度與單詞Embedding是一樣的。PE可以通過訓(xùn)練得到，也可以使用某種公式計(jì)算得到。在Transformer中采用了后者，計(jì)算公式如下：

其中，pos表示單詞在句子中的位置，d表示PE的維度，其大小與單詞自身Embedding相同，2i表示偶數(shù)的維度，2i+1表示奇數(shù)維度。

4、總結(jié)

Transformer的重點(diǎn)是Self-Attention結(jié)構(gòu)，通過多維的Attention結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)可以捕獲單詞之間多種維度上的隱藏關(guān)系，然而Transformer本身是不能利用單詞的順序信息的，因此需要在輸入中添加位置Embedding，用以存儲單詞的位置信息。與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，Transformer網(wǎng)絡(luò)可以比較好地并行訓(xùn)練，與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，Transformer網(wǎng)絡(luò)計(jì)算兩個(gè)位置之間的關(guān)聯(lián)所需的操作次數(shù)不隨距離增長，可以突破卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受限于感受野大小的計(jì)算距離。同時(shí)，Transformer網(wǎng)絡(luò)可以產(chǎn)生更具可解釋性的模型。我們可以從模型中檢查注意力分布,各個(gè)注意頭(attention head)可以學(xué)會執(zhí)行不同的任務(wù)。