在Llama技术方案里面，有一个非常有名 rotary position embedding，就充分考虑了，相对词位具有周期性，设...
不过在后面的BERT中，已经改成用learnable position embedding的方法了，也许是因为positional encoding在进a...
BERT加入位置信息的方法是在输入embedding中加入postion embedding, pos embedding与char embedding和segment embedding混在一起,这种早期就合并了位置信息在计算self-attention时,表达能力受限,维护信息非常被弱化了 BERT embedding 本文的motivation就是将pos信息拆分出来,单独编码后去content 和自己求attention,增加计算 “位...
Position Embedding 本身是一个绝对位置的信息,但在语言模型中,相对位置也很重要。那么为什么位置嵌入机制有用呢? 我们不要去关心三角函数公式,可以看看下图公式(3)中的第一行,我们做如下的解释,对于 “我爱吃苹果” 这一句话,有 5 个单词,假设序号分别为 1、2、3、4、5。 假设pos=1=我、k=2=爱、pos+k...
三、词向量 Word Embedding 在讲解 CBOW 思想之前,我们不得不讲解下词向量的发展史,这算是预训练语言模型的始祖,语言模型的预训练的思想最早来源于此,并且 CBOW 模型就是为了生成单词的词向量应运而生。 3.1 One-hot 编码 One-hot 编码相信大家都很熟悉了,一个很简单的小知识,让计算机认识现实世界中的单词。
self.pos_embedding=nn.Embedding(max_length, hid_dim)#多层encoderself.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(hid_dim, n_heads, pf_dim, dropout)for_inrange(n_layers)]) self.dropout=nn.Dropout(dropout) self.scale=torch.sqrt(torch.FloatTensor([hid_dim])).to(DEVICE)defforward(self, src, src...
(self.pos_embedding, self.pos_embedding.shape, type(self.pos_embedding)) # param = paddle.create_parameter(shape=x.shape, # dtype=str(x.numpy().dtype), # default_initializer=paddle.nn.initializer.Assign(x)) def forward(self, tokens, segments, valid_lens): # 在以下代码段中,X的形状保持...
Position Embedding 由于出现在文本不同位置的字/词所携带的语义信息存在差异(如 ”你爱我“ 和 ”我爱你“),你和我虽然都和爱字很接近,但是位置不同,表示的含义不同。 在RNN 中,第二个 ”I“ 和 第一个 ”I“ 表达的意义不一样,因为它们的隐状态不一样。对第二个 ”I“ 来说,隐状态经过 ”I thi...
每个Decoder Transformer会进行一次Masked Multi-head self attention->Multi-head self attention->Add & Normalize->FFN->Add & Normalize流程,其中Multi-head self attention时的K、V至来自于Encoder的memory。根据任务要求输出需要的最后一层Embedding。
每个Decoder Transformer会进行一次Masked Multi-head self attention->Multi-head self attention->Add & Normalize->FFN->Add & Normalize流程,其中Multi-head self attention时的K、V至来自于Encoder的memory。根据任务要求输出需要的最后一层Embedding。