成都職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件分院-張明任務(wù)八使用BERT預(yù)訓(xùn)練醫(yī)學(xué)語(yǔ)言模型8.1Transformer基本結(jié)構(gòu)任務(wù)導(dǎo)入任務(wù)目標(biāo)任務(wù)導(dǎo)學(xué)任務(wù)知識(shí)點(diǎn)工作任務(wù)1.任務(wù)導(dǎo)入任務(wù)導(dǎo)入近年來(lái)，隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的快速發(fā)展，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在各種任務(wù)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的性能。其中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型因其在廣泛領(lǐng)域的出色表現(xiàn)而備受關(guān)注。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，語(yǔ)言模型的應(yīng)用尤為重要，因?yàn)獒t(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)復(fù)雜且專業(yè)性強(qiáng)。使用BERT預(yù)訓(xùn)練醫(yī)學(xué)語(yǔ)言模型可以有效地提升醫(yī)療文本的理解和處理能力。在醫(yī)學(xué)語(yǔ)言處理任務(wù)中，BERT模型可用于信息抽取、命名實(shí)體識(shí)別、文本分類、醫(yī)學(xué)問(wèn)答等多個(gè)任務(wù)。例如，在電子健康記錄中，BERT可以幫助自動(dòng)提取患者的診斷信息、治療方案以及藥物使用情況，極大地提高了醫(yī)療信息處理的效率和準(zhǔn)確性。此外，基于BERT的模型在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的自動(dòng)綜述和疾病預(yù)測(cè)方面也展現(xiàn)出了潛力。2.任務(wù)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)

了解序列到序列

(seq2seq)

模型基本原理了解Transformer基本原理掌握Transformer的架構(gòu)掌握分詞器的工作原理掌握分詞器、嵌入的工作原理了解注意力機(jī)制的原理能力目標(biāo)能調(diào)用Transformer模型能使用分詞器完成分詞能使用嵌入嵌入機(jī)制處理完成嵌入詞向量的生成能使用多頭注意力機(jī)制計(jì)算注意力矩陣拓展能力

能按照任務(wù)要求搭建基于Transformer的模型拓展能力知識(shí)任務(wù)目標(biāo)4.任務(wù)知識(shí)任務(wù)導(dǎo)學(xué)-什么是TransformerRNN和LSTM在處理長(zhǎng)序列時(shí)難以并行化，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，且容易遇到梯度消失或爆炸問(wèn)題，導(dǎo)致捕捉長(zhǎng)距離依賴能力不足。為了解決這一問(wèn)題，2017年提出了Transformer，它是一種革命性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，專為處理序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTMs）不同，Transformer基于自注意力機(jī)制來(lái)建模序列中的依賴關(guān)系。其核心思想是通過(guò)允許模型在處理每個(gè)輸入位置時(shí)，對(duì)整個(gè)序列的其他位置進(jìn)行注意力集中，增強(qiáng)了長(zhǎng)距離依賴的捕捉能力，并提高了訓(xùn)練效率和模型的表達(dá)能力。4.任務(wù)知識(shí)任務(wù)導(dǎo)學(xué)-什么是Transformer目前常用的語(yǔ)言大模型GPT和BERT都是基于Transformer架構(gòu)的。GPT使用Transformer的解碼器部分，通過(guò)自回歸方法進(jìn)行單向預(yù)訓(xùn)練，主要用于生成任務(wù)。而BERT使用Transformer的編碼器部分，通過(guò)掩碼語(yǔ)言模型進(jìn)行雙向預(yù)訓(xùn)練，主要用于理解任務(wù)。4.任務(wù)知識(shí)序列到序列(seq2seq)模型序列到序列（Sequence-to-Sequence，簡(jiǎn)稱Seq2Seq）模型是一種廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，旨在將一個(gè)序列轉(zhuǎn)換為另一個(gè)序列。Seq2Seq模型通常由兩個(gè)主要部分組成，編碼器（Encoder）接收并處理輸入序列，將其編碼為一個(gè)固定長(zhǎng)度的上下文向量（也稱為隱狀態(tài)或編碼狀態(tài)）。編碼器通常是一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）等4.任務(wù)知識(shí)序列到序列(seq2seq)模型的工作原理大部分seq2seq模型均由編碼器和解碼器構(gòu)成。編碼器會(huì)接收輸入序列，并將其映射至某些中間表示（即一種n維向量）。然后，解碼器會(huì)接收這個(gè)抽象向量，并將其轉(zhuǎn)換成輸出序列。下圖以機(jī)器翻譯作為序列到序列的問(wèn)題的例子，展示了編碼器-解碼器的架構(gòu)。4.任務(wù)知識(shí)序列到序列(seq2seq)模型的工作原理在輸入階段，輸入序列被逐個(gè)詞地輸入到編碼器中，編碼器將每個(gè)詞的嵌入表示傳遞到下一個(gè)時(shí)間步，并最終生成一個(gè)上下文向量。編碼階段，編碼器的最后一個(gè)隱狀態(tài)作為上下文向量，包含了整個(gè)輸入序列的信息。解碼階段，解碼器從上下文向量開始，通過(guò)每一步預(yù)測(cè)下一個(gè)輸出詞。每一步的輸入是前一步生成的詞，直到生成終止標(biāo)記為止。4.任務(wù)知識(shí)Transformer與傳統(tǒng)序列模型的區(qū)別Transformer模型和時(shí)間序列模型在一些方面有相似之處，但它們?cè)谠O(shè)計(jì)和應(yīng)用上有顯著不同。傳統(tǒng)時(shí)間序列模型通常依賴于時(shí)間步之間的順序關(guān)系而Transformer使用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，通過(guò)多頭自注意力機(jī)制并行處理整個(gè)序列Transformer不依賴于順序計(jì)算，因此更容易并行化，適合處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)。4.任務(wù)知識(shí)Transformer與傳統(tǒng)序列模型的區(qū)別RNN/LSTM/GRU等傳統(tǒng)時(shí)間序列模型由于其順序計(jì)算的特性，訓(xùn)練和推理時(shí)計(jì)算效率較低，尤其在處理長(zhǎng)序列時(shí)更為明顯。Transformer由于其并行計(jì)算的特性，通過(guò)自注意力機(jī)制，可以顯著提高計(jì)算效率，尤其在處理長(zhǎng)序列時(shí)表現(xiàn)更好。Transformer模型和時(shí)間序列模型都用于處理序列數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的序列模型通常應(yīng)用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如股票價(jià)格、天氣數(shù)據(jù)），而Transformer更多應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理如機(jī)器翻譯、文本生成、問(wèn)答系統(tǒng)等。4.任務(wù)知識(shí)Transformer基本結(jié)構(gòu)Transformer的基本結(jié)構(gòu)由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩部分組成，每部分包含多個(gè)堆疊的相同層。此外還需要分詞器、嵌入層、位置編碼、多頭注意力和一些基本組件如前饋層等，以下是Transformer的基本結(jié)構(gòu)。4.任務(wù)知識(shí)Transformer基本結(jié)構(gòu)編碼器（?Encoder）?：?作用：?負(fù)責(zé)將輸入序列轉(zhuǎn)換為連續(xù)的表示，?捕捉輸入序列中的信息并建模其特征。?結(jié)構(gòu)：?每個(gè)編碼器層包含兩個(gè)子層，?分別是多頭自注意力機(jī)制和全連接前饋網(wǎng)絡(luò)。?這些子層通過(guò)殘差連接和LayerNormalization（?LayerNorm）?相互連接，?幫助編碼器更好地學(xué)習(xí)輸入序列的表示。?4.任務(wù)知識(shí)Transformer基本結(jié)構(gòu)解碼器（?Decoder）?：?作用：?根據(jù)編碼器的輸出和先前生成的部分序列來(lái)逐步生成輸出序列。?結(jié)構(gòu)：?每個(gè)解碼器層也包含三個(gè)子層，?分別是多頭自注意力機(jī)制、?編碼器-解碼器注意力機(jī)制和全連接前饋網(wǎng)絡(luò)。?類似編碼器，?解碼器層也通過(guò)殘差連接和LayerNormalization相互連接，?幫助解碼器生成輸出序列。?目前常用的語(yǔ)4.任務(wù)知識(shí)Transformer基本結(jié)構(gòu)Transformer模型使用自注意力機(jī)制來(lái)建模輸入序列中各個(gè)位置之間的依賴關(guān)系?通過(guò)自注意力機(jī)制，?模型可以同時(shí)考慮輸入序列中所有位置的信息，?從而更好地捕捉全局依賴關(guān)系。?這種結(jié)構(gòu)使得Transformer模型在處理序列轉(zhuǎn)導(dǎo)