介绍一下两个基于自注意力机制的模型 | Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本分类等。它由编码器和解码器两部分组成,其中编码器将输入序列映射为一系列向量,解码器则将这些向量转换为输出序列。Transformer模型通过多层堆叠的自注意力和前向网络组成,能够处理...
Transformer 是谷歌推出的一种基于注意力机制的编码器-解码器模型,它在机器翻译、文本生成等任务中达到了非常好的表现。 注意力机制的原理是通过计算各个元素之间的相似度,来确定每个元素对其他元素的贡献,从而对每个元素进行加权平均。在 Transformer 中,注意力机制的计算是基于矩阵乘法和 softmax 函数实现的。 具体来...
Transformer是一种更好的理解和生成语言的工具,它比2017之前的大语言模型让计算机在处理语言时变得更加聪明和灵活,这主要得益于他成功的模仿了人类在学习时大脑神经网络的“注意力的机制”(attention)算法。 1. 更灵活的处理词语(Token):传统的语言模型是逐个词地处理,就像阅读一本书,一次只看一个词。但是Transformer...
8.解码器也有编码器中这两层,但是它们之间还有一个注意力层(即 Encoder-Decoder Attention),其用来帮忙解码器关注输入句子的相关部分(类似于 seq2seq 模型中的注意力)。 +2 发布于 2023-12-01 16:29・IP 属地上海 赞同 2 分享 收藏