在理解了自注意力机制的基础上,我们来介绍大语言模型的基础——Transformer结构,Attention is all you need! 一、Transformer框架 Transformer 的核心概念是 自注意力机制(Self-Attention Mechanism),它允许模型在处理每个输入时“关注”输入序列的不同部分。这种机制让模型能够理解每个单词或符号与其他单词或符号之间的关...
GAT也是这样做的,只不过mask的是非邻居结点 (避免信息泄露,从而让模型学不好)。 Attention attention函数可以被描述为将query和一系列键值对映射到输出的过程。在这里QKV都是向量。输出是V的加权之和,这里的权重是由Q和V计算出来的。 scale dot-product attention Q(query),K(key),V(value)可以理解为带有时序信...
相对应软寻址(soft-Attention),还有一种hard-Attention,顾名思义就是直接用权值最大的Value值作为Attention。 2 Transformer模型 Transformer模型来源于谷歌2017年的一篇文章(Attention is all you need)。在现有的Encoder-Decoder框架中,都是基于CNN或者RNN来实现的。而Transformer模型汇中抛弃了CNN和RNN,只使用了Attentio...
Transformer是一个完全依赖自注意力的面向sequence to sequence任务的NLP模型,由谷歌大脑在17年的论文《Attention is all you need》中首次提出。它抛弃了传统的CNN和RNN神经网络,整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成,它解决了RNN长期依赖和无法并行化以及CNN缺失全局特征等问题。(尽管LSTM等门机制的结构...
Attention Is All You Need是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ,目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向。
论文中给出Transformer的定义是:Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequence aligned RNNs or convolution。 遗憾的是,作者的论文比较难懂,尤其是Transformer的结构细节和实现方式并没有解释清楚。尤其是论文...
Transformer的提出解决了上面两个问题,首先它使用了Attention机制,将序列中的任意两个位置之间的距离是缩小为一个常量;其次它不是类似RNN的顺序结构,因此具有更好的并行性,符合现有的GPU框架。论文中给出Transformer的定义是:Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute re...
Transformer是一个完全依赖自注意力的面向sequence to sequence任务的NLP模型,由谷歌大脑在17年的论文《Attention is all you need》中首次提出。它抛弃了传统的CNN和RNN神经网络,整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成,它解决了RNN长期依赖和无法并行化以及CNN缺失全局特征等问题。(尽管LSTM等门机制的结构...
Self-attention出现在google发表的一篇论文名为Attention is all you need中(原文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762). 2.1.1q,v,k分别是什么,怎么产生的? 首先,这里的input是 到 ,然后通过Word Embedding再乘上matrix W变成 到 ,然后把它们丢进self-attention 层中,这时候每一个input都分别乘上3个不同...
Transformer 模型是 Google 团队在 2017 年 6 月由 Ashish Vaswani 等人在论文《Attention Is All You Need》所提出,当前它已经成为 NLP 领域中的首选模型。Transformer 抛弃了 RNN 的顺序结构,采用了 Self-Attention 机制,使得模型可以并行化训练,而且能够充分利用训练资料的全局信息,加入 Transformer 的 Seq2seq 模...