Transformer 工作原理 原理工作架构连接模型 Transformer 是一种基于 自注意力机制(Self-Attention) 的深度学习模型架构,最初用于自然语言处理(NLP),但现已扩展到计算机视觉、语音处理等领域。以下是 Transformer 的工作原理及其核心机制的详细说明: Linux运维技术之路 ...
ChatGPT的核心架构是基于Transformer解码器。Transformer解码器主要由多个堆叠的解码器层(Decoder Layer)组成,每个层包括以下几个关键组件: 自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 自注意力机制是解码器的核心组件之一,用于捕捉输入序列中各个单词之间的关系。通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)向量之间的相似度,...
2. ChatGPT的基础——Transformer 2.1 Transformer是个什么东西? 通俗的讲,你可以理解为Transformer是一种特殊的神经网络。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...
这一创新架构极大地推动了自然语言处理(NLP)技术的发展,成为后续如Generative Pre-trained Transformer(GPT),Pathways Language Model(PaLM)等大型语言模型(LLM)开发的基石,彻底改变了之前依赖传统神经网络,比如Recurrent Neural Network(RNN)及...
Transformer架构则以注意力机制为核心,实现了高效并行计算并成为当前深度学习的主流方法之一。基于Transformer的双向编码器表示(BERT)在多种NLP任务中表现出色,其成功开启了更大模型的研究热潮。 最后,生成预训练Transformer(GPT)通过语言建模进行预训练,并展现出强大的文本生成能力。随着模型参数量的增大,GPT和其他大型语言...
这是 ChatGPT 向具备计算机背景的人给出的原理解释：我是一个基于深度学习的大型语言模型，是一种人工神经网络的应用。我是由一个特殊的神经网络架构训练而成的，该架构被称为‘Transformer’ 。这个网络可以从输入的文本中学习语言的规律和模式，并用这些规律和模式来预测下一个单词或字符。在训练时，我接受了海量...
GPT最初是由OpenAI公司开发,它基于Transformer一个人工智能模型,主要用于自然语言处理领域。GPT的灵感来源于论文《Attention is All You Need》,该论文提出了一种名为Transformer的全新模型结构,这种模型结构使得GPT能够更好地处理自然语言任务。 在GPT之前,NLP(自然语言处理)领域已经有了许多研究成果和技术。其中,RNN(...
最近大火的ChatGPT的计算逻辑来自于一个算法名字叫Transformer。它来源于2017年的一篇科研论文《Attention is all your need》。本来这篇论文是聚焦在自然语言处理领域,但由于其出色的解释性和计算性能开始广泛地使用在AI各个领域,成为最近几年最流行的AI算法模型,无论是这篇论文还是Transformer模型,都是当今AI科技发展...
另外,值得一提的是,目前所有的大语言模型都采用了Transformer架构,而这一架构的其中一个核心部件就是自注意力机制。有了注意力机制的引入,实际上神经网络在前向动力学中就可以动态地决定一个加权有向网络,该网络可以反作用到神经网络上,从而相当于在前...
在人工智能的发展历程中,Transformer架构的出现无疑是一座重要的里程碑。自2017年谷歌团队在论文《Attention is All You Need》中提出以来,Transformer架构凭借其独特的自注意力机制,彻底革新了自然语言处理(NLP)领域,并逐渐拓展到计算机视觉、语音识别等多个领域,为后续一系列强大的AI模型奠定了基础。从最初的概念提出...