在BERT模型中,Self-Attention被用于Transformer编码器中的每个子层。具体来说,在BERT中使用的Multi-Head Self-Attention机制将输入序列通过多个独立的线性层,每个层都有自己的权重。然后,通过将每个线性层的输出进行拼接并再次通过线性层,模型可以获得更加丰富的表示向量。Multi-Head Self-Attention的工作原理如下: 将输入...
transformers预留了Attention输出，在初始化模型的时候设置output_attentions=True；fromtransformersimportBertTo...
3. 可扩展性:Transformer 模型的结构简单清晰,易于理解和修改,可以方便地进行扩展和改进。Transformer模型由多个堆叠的自注意力层(Self-Attention Layer)和前馈神经网络层(Feed Forward Network Layer)组成,这种结构具有很强的模块化特性,可以根据任务需求调整层数、头数等参数,适应不同的应用场景。