可以说它是现在各种大模型的基础,因为它结构比较复杂,所以理解起来需要费一些力气。Jay Alammar写的这篇《The Illustrated Transformer》对Transformer结构解释的非常清晰。 原文链接:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 以下为译文,翻译的时候有些小调整。 在上一篇文章中,我们研究了注意力——现代深度...
The Illustrated Transformer 忆臻:搞懂Transformer结构,看这篇PyTorch实现就够了(上) The Annotated Transformer arxiv.org/pdf/1706.0376 青空栀浅:图解Transformer Ph0en1x:Transformer结构及其应用详解--GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2 大师兄:ChatGPT/InstructGPT详解 张俊林:ChatGPT会取代搜索引擎吗 张俊林:放弃幻想,全...
Transformer就是用自注意力来将其他相关单词的“理解”转化为我们正在处理的单词的。 在第五个编码器在编码it这个单词时,注意力机制让模型更多地关注到“The animal" 你可以在Tensor2Tensor的notebook中载入Transformer,然后用可视化工具看看。 自注意力的细节 首先让我们先看看如何用向量计算自注意力,然后再看看它是如...
14、参考 英文原地址:The Illustrated Transformer Attentions Is All You Need 图解Transformer 详解Transformer (Attention Is All You Need) 理解语言的Transformer 来源:机器学习杂货店 【免责声明】转载出于非商业性的教育和科研目的,只为学术新闻信息的传播,版权...
对应的英文地址The Illustrated Transformer 概述 前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了
【图解Transformer】《The Illustrated Transformer》by Jay Alammar http://t.cn/RrljmHW
经典回顾,Transformer图解【转发】@爱可可-爱生活:【图解Transformer】《The Illustrated Transformer》by Jay Alammar O网页链接
讲解Transformer模型最好的博客当然是这篇The Illustrated Transformer。 这篇笔记是转载中文的博客图解Transformer A High-Level Look 我们先把Transformer想象成一个黑匣子,在机器翻译的领域中,这个黑匣子的功能就是输入一种语言然后将它翻译成其他语言。如下图: ...
下面我们具体看一下其中这几个概念,这里主要参考 Jay Alammar,他在The Illustrated Transformer中给出了很形象的讲解。 1. 整体结构 例如我们要进行机器翻译任务,输入一种语言,经过 Transformer,会输出另一种语言。 Transformer 的 encoder 由 6 个编码器叠加组成, ...
”The animal didn't cross the street because it was too tired” 这里it指的是什么?是street还是animal?人理解起来很容易,但是对算法来讲就不那么容易了。 当模型处理it这个词的时候,自注意力会让it和animal关联起来。 当模型编码每个位置上的单词的时候,自注意力的作用就是:看一看输入句子中其他位置的单词,...