Transformer 中使用的是层归一化(Layer Normalization, LayerNorm),它会对每个隐藏状态的特征进行归一化处理。 残差连接: 残差连接的作用是通过跳过某些层,将输入直接添加到输出上,从而防止深层网络中的梯度消失问题。具体来说,在每个子层(如多头自注意力层和前馈网络层)之后,Transformer 会将子层的输出与输入相加。这...
在Transformer 模型中,Encoder 部分由多个相同的 Encoder Layer 堆叠而成,每个 Encoder Layer 包含两个主要子层,分别是Multi-Head Self-Attention (多头自注意力机制) 和 Position-wise Feed-Forward Network(前馈网络)。 Multi-Head Self-Attention由 Scaled Dot-product Attention 和 Multi-Head Attention 以及 Self ...
理解Transformer模型中的Encoder和Decoder是掌握其工作原理的关键。我们可以通过以下几个方面来解释它们: Encoder Encoder的主要任务是将输入序列(通常是文本)转换为一组特征表示(也称为编码)。这些特征表示包含了输入序列的语义信息,供Decoder在生成输出序列时参考。 输入嵌入(Input Embedding):首先,输入的每个单词或符号通...
例如,对于文本分类问题,这意味着文本用作encoder 输入,并且 decoder 必须将标签生成为普通文本而不是类别。T5 架构采用原有的 Transformer 架构。使用大型爬网 C4 数据集,通过将所有这些任务转换为文本到文本任务,使用 MLM 以及 SuperGLUE 任务对模型进行预训练。11B 模型在多个基准测试中产生了领先的结果。 2. BART ...
Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将句子翻译成另一种语言、生成一个精确的摘要,还是写代码。
今天,我们将聚焦于Transformer的Encoder部分,尤其是其中的6个Encoder,探索它们是如何协同工作,将输入的序列转化为模型能够理解的表示形式。 1. Encoder的基本构成 在Transformer模型中,Encoder是由6个完全相同的layer组成。每个layer主要由两个sub-layers组成,分别是multi-head self-attention mechanism和fully connected ...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
Transformer模型自2017年由Vaswani等人提出以来,凭借其强大的序列建模能力,在自然语言处理(NLP)领域取得了革命性的突破。其核心组件包括Encoder和Decoder,而Attention机制则是其性能卓越的关键。本文将聚焦于Transformer Encoder中的Attention Mask,揭示其如何在保持模型性能的同时,处理序列中的特定依赖关系。 Transformer Encoder...
这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。 自注意力机制:
Decoder:Transformer中的Decoder是用于生成输出序列的模块。它接受Encoder的输出,以及前面已经生成的部分输出序列作为输入。Decoder的主要任务是生成下一个位置的词,直到整个序列生成完成。Decoder同样也是由多层的自注意力机制和全连接层组成,但相比于Encoder还加入了一个额外的注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合到生成过...