1.为什么Decoder需要Mask 机器翻译:源语句(我爱中国),目标语句(I Love China) 为了解决训练阶段和测试阶段的gap(不匹配) 训练阶段:解码器会有输入,这个输入是目标语句,就是I Love China,通过已经生成的词去让解码器更好的生成(每一次都会把所有信息告诉解码器) 测试阶段:解码器也会有输入,但是此时,测试的时候...
实际上：虽然在生成的每一步中实际上没有“后面的信息”需要隐藏，但mask的作用在于限制自注意力机制的...
符合单词一个个输出的模式，否则同一个单词一会预测会a，一会预测为b，显然不合理。工程上，加了seq ...
7、在计算attention score的时候如何对padding做mask操作? 8、transformer为什么使用 layer normalization,而不是其他的归一化方法? 9、在测试或者预测时,Transformer里decoder为什么还需要seq mask? 10、Transformer不同batch的长度可以不一样吗?还有同一batch内为什么需要长度一样? 11、Transformer的Positional embedding为什么...
目前的大模型应该说是生成式大模型,主要是以序列生成为目标和主要场景,这对于BERT这类encoder-only这类做mask language model模型,不适合做生成类任务,而decoder-only的next token prediction天然适合做生成生成类任务,encoder-decoder既可以做理解又可以做生成。 回答encoder-decoder为什么没有大模型 第一:各种实验表明de...
Transformer Decoder sub-layer-1:Masked multi-head self-attention mechanism,用来进行self-attention,与Encoder不同:由于是序列生成过程,所以在时刻 i 的时候,大于 i 的时刻都没有结果,只有小于 i 的时刻有结果,因此需要做Mask。 sub-layer-2:Position-wise Feed-forward Networks,同Encoder。 sub-layer-3:Encode...
Decoder阶段的多头自注意力和encoder的多头自注意力有什么区别?(为什么需要decoder自注意力需要进行 sequence mask) Transformer的并行化提现在哪个地方?Decoder端可以做并行化吗? 简单描述一下wordpiece model 和 byte pair encoding,有实际应用过吗? Transformer训练的时候学习率是如何设定的?Dropout是如何设定的,位置在...
Transformer模型最初是用来解决自然语言处理中的翻译问题,包含encoder-decoder的模型结构。图片中左边表示编码器,右边表示解码器。编码器和解码器中都包含自注意力机制、线性层和剩余的全连接层。 备注:在卷积神经网络中,特征增强和特征转换是...
VideoDecoder支持的包装方式是AVCC还是AnnexB 音视频文件的封装协议与编码格式有哪些 音频PCM数据添加音效功能 如何获取系统支持的编解码能力 图形开发 图形和游戏 2D图形(ArkGraphics 2D) 如何使用EGL绘制自定义动画?请提供一个简单示例 应用帧率如何监控,运行时如何获取应用的帧率、渲染帧的耗时 多线程调...