1. 编码器模块 首先是编码器（encoder）模块：原始 transformer 论文中的编码器模块可以接受长度不超过最大序列长度（如 512 个单词）的输入。如果序列长度小于该限制，我们就在其后填入预先定义的空白单词（如上图中的<pad>）。2. 解码器模块 其次是解码器模块，它与编码器模块在架构上有一点小差异——加入了一...
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 结构了(其实也可以看作把 Encoder 的 Multi-Head Attention 换成 Masked Multi-Head Atte...
2. 解码器模块 其次是解码器模块,它与编码器模块在架构上有一点小差异——加入了一层使得它可以重点关注编码器输出的某一片段,也就是下图中的编码器-解码器自注意力(encoder-decoder self-attention)层。 解码器在自注意力(self-attention)层上还有一个关键的差异:它将后面的单词掩盖掉了。但并不像 BERT 一样...
2. 解码器模块 其次是解码器模块,它与编码器模块在架构上有一点小差异——加入了一层使得它可以重点关注编码器输出的某一片段,也就是下图中的编码器-解码器自注意力(encoder-decoder self-attention)层。 解码器在自注意力(self-attention)层上还有一个关键的差异:它将后面的单词掩盖掉了。但并不像 BERT 一样...
而BERT则是基于 transformer模型的encoder结构构建的。我们将在以下部分中研究两者的差异。两者之间的一个关键区别是,GPT2与传统语言模型一样,一次输出一个token。接下来让我们来举例说明,经过训练的GPT-2是如何背诵机器人第一定律(First Law of Robotics)的。 这些模型实际工作的方式是在生成每个token之后,添加到输入...
首先是编码器(encoder)模块: 原始transformer 论文中的编码器模块可以接受长度不超过最大序列长度(如 512 个单词)的输入。如果序列长度小于该限制,我们就在其后填入预先定义的空白单词(如上图中的<pad>)。 2. 解码器模块 其次是解码器模块,它与编码器模块在架构上有一点小差异——加入了一层使得它可以重点关注编...
GPT-2是基于 transformer模型的decoder架构构建的。而BERT则是基于 transformer模型的encoder结构构建的。我们将在以下部分中研究两者的差异。两者之间的一个关键区别是,GPT2与传统语言模型一样,一次输出一个token。接下来让我们来举例说明,经过训练的GPT-2是如何背诵机器人第一定律(First Law of Robotics)的。
首先是编码器(encoder)模块: 原始transformer 论文中的编码器模块可以接受长度不超过最大序列长度(如 512 个单词)的输入。如果序列长度小于该限制,就在其后填入预先定义的空白单词(如上图中的)。 2.解码模块 其次是解码器模块,它与编码器模块在架构上有一点小差异---加入了一层使得它可以重点关注编码器输出的某一...
首先是编码器(encoder)模块: 原始transformer 论文中的编码器模块可以接受长度不超过最大序列长度(如 512 个单词)的输入。如果序列长度小于该限制,就在其后填入预先定义的空白单词(如上图中的)。 2.解码模块 其次是解码器模块,它与编码器模块在架构上有一点小差异---加入了一层使得它可以重点关注编码器输出的某一...
GPT-2是基于 transformer模型的decoder架构构建的。而BERT则是基于 transformer模型的encoder结构构建的。我们将在以下部分中研究两者的差异。两者之间的一个关键区别是,GPT2与传统语言模型一样,一次输出一个token。接下来让我们来举例说明,经过训练的GPT-2是如何背诵机器人第一定律(First Law of Robotics)的。