GPT-2 采用了一种新的结构,在整个模型中只存在 Decoder 模块,称为 Decoder Only 结构。 由于没有 Encoder,Decoder 模块的 encoder-decode 注意力就没有意义了,因此它也被移除了。可以回看本文 Encoder-Decoder 结构的图示,其中把 Decoder 的 Multi-Head Attention 和它的 Add&Norm 删掉,便是 GPT-2 的 Decoder...
正如我们在“图解Transformer模型”中看到的那样,原始的 transformer模型由encoder和decoder组成,每个都是我们称之为 transformer 架构的堆栈。这种架构是合理的,因为该模型解决了机器翻译问题——过去encoder-decoder结构解决的问题。 在随后的许多研究工作中,这种架构要么去掉了encoder,要么去掉了decoder,只使用其中一种transf...
模型结构(architectural level)层面,针对不同的任务构建不同的encoder-decoder结构,这里我认为作者表达的意思就是不同的任务用不同的结构,和GPT-1类似(尽管GPT-1没encoder这个部分)。算法层面(algorithmic level),主要是利用语言模型的灵活性,将输入、输出、任务类型统一打包成新的输入,比如针对英译中的翻译任务,(...
正如我们在“图解Transformer模型”中看到的那样,原始的 transformer模型由encoder和decoder组成,每个都是我们称之为 transformer 架构的堆栈。这种架构是合理的,因为该模型解决了机器翻译问题——过去encoder-decoder结构解决的问题。 在随后的许多研究工作中,这种架构要么去掉了encoder,要么去掉了decoder,只使用其中一种transf...
正如Illustrated Transformer一文中所介绍的,transformer模型最初由编码器(encoder)和解码器(decoder)组成——两个都是所谓的transformer模块的堆栈。该架构之所以合适是因为能够处理机器翻译,而机器翻译是编码-解码架构在过去取得成功的一处问题。 后续的很多调查都发现架构要么隐藏编码器,要么隐藏解码器,而且只用一个transfor...
OpenAI 的 GPT-2 模型就用了这种只包含编码器（decoder-only）的模块。GPT-2 内部机制速成 在我内心，字字如刀；电闪雷鸣，使我疯癫。——Budgie 接下来，我们将深入剖析 GPT-2 的内部结构，看看它是如何工作的。GPT-2 可以处理最长 1024 个单词的序列。每个单词都会和它的前续路径一起「流过」所有的解码...
OpenAI 的 GPT-2 使用了这些 Decoder 模块。 1.5 语言模型入门:了解 GPT2 让我们拆解一个训练好的 GPT-2,看看它是如何工作的。 GPT-2 能够处理 1024 个 token。每个 token 沿着自己的路径经过所有的 Decoder 模块 运行一个训练好的 GPT-2 模型的最简单的方法是让它自己生成文本(这在技术上称为 生成无条件...
OpenAI GPT-2模型使用的就是只有decoder结构的transformer模型。 速成课程:探索GPT-2内部工作原理 看看里面,你会发现,这些话正在我的脑海深处割裂。电闪雷鸣,锋利的言语正在将我逼向疯狂的边缘。 让我们来研究一个已经训练好的GPT-2,看看它是如何工作的。
每个Decoder Transformer会进行一次Masked Multi-head self attention->Multi-head self attention->Add & Normalize->FFN->Add & Normalize流程,其中Multi-head self attention时的K、V至来自于Encoder的memory。根据任务要求输出需要的最后一层Embedding。
学习了GPT-2以及对其父模型(只有 Decoder 的 Transformer),复习其中带mask的Self Attention(原文教程是有这玩意详细讲解的,下面暂时省略了)。注意GPT的Predict Next Token的过程:GPT拿到一笔训练资料的时候,先给它BOS这个token,然后GPT output一个embedding,然后接下来,你用这个embedding去预测下一个应该出现的token是...