Transformer最初是是google的一帮人搞出来的玩意儿。名字叫《Attention is All You Need》, 感兴趣的哥们可以去读一下。从名字也可以看出来,这个东西是利用注意力来训练网络的一个方法。 插一句,Transformer前面还有RNN,但RNN有梯度消失的问题,基本上属于鱼的记忆,如果句子一长它基本就把前面的东西忘了。所以曹雪芹...
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年提出的一种深度学习模型,它在自然语言处理(NLP)领域取得了革命性的进展。Transformer的核心思想是使用自注意力(Self-Attention)机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系,而无需依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
Transformer突破:所有位置同时计算,训练速度提升5-10倍。 生活案例: 普通快递员(RNN)需要逐个派送包裹,而Transformer是一支快递车队,同时出发派送整个区域的包裹。 2. 全局信息感知 传统模型局限:CNN只能捕捉局部特征(如相邻词汇的关系)。 Transformer优势:每个词可直接与任意位置的词建立联系,适合处理长文本、复杂逻辑。
在无影像重建技术中,Transformer的每一部分都有其特殊的临床意义。 编码器(Encoder)的作用近似于诊断,根据采样点的信息推断出患者性别、年龄、身高、疾病的种类与程度等信息;解码(Decoder)的注意力系统可以理解为人工智能在猜测探针采样点的...
总之,编码器和解码器是Transformer模型的核心组成部分,它们能够将自然语言处理任务转换为向量计算,从而使机器能够更好地理解和生成自然语言。 第三讲:自注意力机制——Transformer技术中的重要概念 自注意力机制是Transformer技术中的一个重要概念,它可以让模型关注到输入序列中不同位置的信息,从而更好地处理输入序列。在...
【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量,内存需求不变,输入序列可以无限长。 ChatGPT,或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷,就是太容易健忘,一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值,后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。 ChatGPT只能支持4000个token(约3000个词)的输入,即便最新发布的GPT-4也只...
Transformer模型(直译为“变换器”)是一种采用自注意力机制的深度学习模型,这一机制可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。该模型主要用于自然语言处理(NLP)与计算机视觉(CV)领域。与循环神经网络(RNN)一样,Transformer模型旨在处理自然语言等顺序输入数据,可应用于翻译、文本摘要等任务。
Transformer底层架构1. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate(2014)这篇论文为循环神经网络（RNN）引入了注意力机制，以提升长距离序列建模的能力，使得RNN可以更准确地翻译更长的句子，也是原始Transformer模型的开发动机。论文链接：https://arxiv.org/abs/1409.04732. Attention is ...
GPT 是第一个用 Transformer 模型构建语言模型 最开始 GPT (GPT-1)只是用于预训练模型,需要在下游任务做微调才能用 每个下游任务都做微调似乎不太合适,人类语言可以涵盖各种NLP任务 Problems of GPT: The prevalence of single task training on single dataset limits thegeneralizability. (Maybe Multi-task Learning...
现在ChatGPT可以说是AI界的当红炸子鸡,甚至都不局限于AI界了,各行各业都受到了ChatGPT的追捧和冲击,而ChatGPT背后的算法就是transformer。想要更好的使用和了解ChatGPT,那么我们首先应该对它背后的底层方法进行学习和复现。到这里便引出了我们今天要学习的结构:transformer。