工作原理:左边是N个编码器,右边是N个解码器,图中Transformer的N为6。 Transformer工作原理 Encoder(编码器): 图中Transformer的编码器部分一共6个相同的编码器层组成。 每个编码器层都有两个子层,即多头自注意力层(Multi-Head Attention)层和逐位置的前馈神经网络(Position-wise Feed-Forward Network)。 在每个子...
最初的 Transformer 是基于在机器翻译任务中广泛使用的 encoder-decoder 架构。 如上图所示,encoder 由许多堆叠在一起的 encoder 层组成。 让我们将这些 encoder 层放大。 从上图可以看到,每个 encoder 层接收由 embedding 组成的序列,然后将序列输入子层: 多头注意力(multi-head self-attention)层 应用于每个输入 ...
BERT本质上是由多个Transformer的 Encoder堆叠而成,再加以MLM(Masked Language Model)和NSP(Next Sentence Prediction)进行预训练,后续还可以接各种fine-tune任务(如文本分类、NER)等。 下文将从Encoder-Decoder开始,分析其弊端并引入attention机制,最后拆解Transformer,看看attention机制是怎样应用到其中。 文章内容如有错误...
Transformer中的Decoder 原始论文中的解码器就是这样一个自回归解码器,如下图所示 解码器和编码器的主要区别就是加入了红色方框中的编码器-解码器注意力(Encoder-Decoder Attention),这也是编码器和解码器的连接点,原始论文中Decoder只看Encoder最后一层的输出,但是实际上可以有更多未探索的连接方式。 我们将Encoder的...
Transformer 是一种非常强大的神经网络架构,被广泛应用于自然语言处理任务中。它的核心部分是由若干个Encoder和Decoder组成的。下面简要介绍一下Encoder和Decoder的区别。 Encoder:Transformer中的Encoder是用于将输入序列转换成隐藏表示的模块。它将
小白也能听懂的 transformer模型原理详解 self- attention 多头注意力机制 encoder decoder 机器翻译459 0 2024-04-29 21:06:12 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~15 11 47 6 - nlp知识点分享 知识 校园学习 多头注意力机制 decoder 简单易懂 机器翻译 transformer 大模型 nlp ...
Transformer 中的 Encoder-Decoder 我们知道,Transformer 中的 Attention 是 Self-Attention (自注意力机制),而且是 Multi-Head Attention (多头注意力机制)。 image 下图可以看到,Source 是由一系列 <Key, Value> 组成,此时给定 Target 中某个元素 Query,通过计算 Query 和 各个 Key 的相似性,得到每个 Key 对 ...
1) RNN(LSTM, GRU)训练时迭代,串行的,需等当前词处理完,再处理下一个词。Transformer的训练(encoder,decoder)是并行的,所有词是同时训练 ,增加了计算效率。 2) Transformer模型由Encoder和Decoder组成。 3. positional encoding 1)self-attention无RNN中的位置信息,在embedding input后加上positional. ...
Transformer 中的 Encoder-Decoder 我们知道,Transformer 中的 Attention 是 Self-Attention (自注意力机制),而且是 Multi-Head Attention (多头注意力机制)。 Attention 机制 下图可以看到,Source 是由一系列 <Key, Value> 组成,此时给定 Target 中某个元素 Query,通过计算 Query 和 各个 Key 的相似性,得到每个 ...
主要区别如下:1、结构:Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分,而Decoder-Only ...