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...
整个Decoder是由12层DecoderLayer组成,每层包括Multi-Head Attention和Layer Normalization两个子模块,每个子模块的参数量如下所示。 2.1 Multi-Head Attention Multi-Head Attention的大致原理和对应参数量如下,详解解释可以从下面链接中找到。 第1部分输出的词向量,经过 、、Wq、Wk、Wv 矩阵乘后,得到 、、q、k、v...
语言模型中的transformer 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...
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...
GPT-2是用Transformer的decoder组件,BERT是用Transformer的encoder组件。我们将在后边的章节继续探讨二者的差异。 但是两个模型一个关键的区别在于,GPT-2和传统的语言模型一样,一次只输出一个token。例如我们让一个训练好的GPT-2输出机器人第一定律。 First Law of Robotics ...
搭建GPT2的网络结构，将官方GPT2的参数加载到实现中，并生成文本测试模型性能。回顾transformer结构，实现代码与下图对应，区别在于GPT2仅使用了Decoder部分，且Decoder中与Encoder进行cross attention的结构不存在。此外，Norm模块的位置、Last Layer Norm的添加等细节与原始transformer有所不同。搭建GPT2模型框架...
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。
如果说BERT模型还很巧妙地提出Maske Language Model Loss加上 Next Sentence Prediction Loss来让预训练模型学到更全面信息,那GPT系列则就只是把貌似平淡无奇的Transformer Decoder(单向解码)给加大再加大,当然好的数据也不可少,然后向大家展示大到一定程度后(GPT-2)非常厉害的,特别在语言生成上,刚好填补了BERT 的缺...
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」所有的解码器...