这是第一篇:《Attention Is All You Need》 。这篇论文可以说是自然语言处理领域的一个里程碑,它引领了NLP模型架构的变革,并对各种NLP任务产生了深远的影响。 Powered by 「大聪明GPT」 国内目前在搞大模型的人还是很少很少,并且很多技术就是大厂独有的,根本不会对外分享。世面上也鲜有系统的学习资料。 那有没...
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...
“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。 目前NLP任务中的最著名模型(例如GPT-2或BERT),均由几十个Transformer或它们的变体组成。 背景 减少顺序算力是扩展神经网络GPU、ByteNet和ConvS2S的基本目标,它们使用卷积神经网络作为基本构建块,并行计算所有...
总之,《Attention Is All You Need》论文介绍了一种称为 Transformer 的突破性架构,它彻底改变了序列建模领域。该架构在很大程度上依赖于自注意力的概念,使其能够捕获输入序列中不同位置之间的依赖关系。 Transformer 的注意力机制使其能够对远程依赖关系进行建模、处理可变长度输入,并在各种自然语言处理任务中实现最先...
《Attention is All You Need》是一篇由Google的研究人员于2017年提出的论文,介绍了Transformer模型,这是自然语言处理领域中的一个重大突破。该模型完全基于注意力机制,没有使用传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)结构,这在当时是非常新颖的。Transformer模型及其注意力机制现在被广泛应用于各种NLP任务,如机器翻...
Attention is all you need 论文详解(转) 一、背景 自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型。传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题。
参考文章:《attention is all you need》解读 1、Motivation: 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高 通过attention,抓长距离依赖关系比rnn强 2、创新点: 通过self-attention,自己和自己做attention,使得每个词都有全局的语义信息(长依赖 由于Self-Attention 是每个词和所有词都要计算 Attention,所以不管他们中间有...
4.用<bos> + machine + learning + is 当作输入得到interesting 5.用<bos> + machine + learning + is + interesting 当作输入得到 结束符号<eos> 我们就得到了完整的翻译 'machine learning is interesting' 可以看到,在测试过程中,只能一个单词一个单词的进行输出,是串行进行的。
Transformer 是在论文《Attention is All You Need》中提出的一种基于全部注意力的框架。原文中一些结构由于篇幅限制,并没有给出网络结构详细的解释。在这篇文章中,博主将尝试稍微简化一些事情,并逐一介绍概念,希望能让没有深入了解主题的人更容易理解。