通过这些创新,Transformer模型不仅在自然语言处理任务上取得了显著的成就,也为后续的研究和开发铺平了道路,包括开发了一系列基于Transformer的模型,如BERT、GPT等,它们在多个NLP任务上都设立了新的性能基准。 Transformer模型架构 Transformer模型的架构是其强大性能的关键所在。它通过自注意力机制、位置编码和多头注意力等技...
通过这些创新,Transformer模型不仅在自然语言处理任务上取得了显著的成就,也为后续的研究和开发铺平了道路,包括开发了一系列基于Transformer的模型,如BERT、GPT等,它们在多个NLP任务上都设立了新的性能基准。 Transformer模型架构 Transformer模型的架构是其强大性能的关键所在。它通过自注意力机制、位置编码和多头注意力等技...
在Transformer模型的解码器部分,"outputs (shifted right)" 指的是在解码过程中,模型使用已经生成的输出单词作为当前时间步的输入,同时将这些输出单词整体向右偏移一个位置,以确保模型生成下一个单词时只能依赖之前生成的单词,而不是未来的单词。 假设要生成一个法语句子 "Je suis étudiant"。具体步骤如下: 编码器处...
而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能够有效地从输入序列中抽取丰富的特征信息,为后续的任务提供更好的支持。 工作原理 Transformer工作原理 ...
当人们都以为 Transformer 在语言模型领域稳坐江山的时候,LSTM 又杀回来了 —— 这次,是以 xLSTM 的身份。 5月 8 日,LSTM 提出者和奠基者 Sepp Hochreiter 在 arXiv 上传了 xLSTM 的预印本论文。 论文的所属机构中还出现了一家叫做「NXAI」的公司,Sepp Hochreiter 表示:「借助 xLSTM,我们缩小了与现有最...
Advanced hybrid LSTM‑transformer architecture for real‑time multi‑task prediction in engineering systems 方法:论文提出了一种新颖的LSTM-Transformer混合架构,专门用于多任务实时预测。该模型结合了LSTM和Transformer架构的核心优势,通过在线学习和知识蒸馏技术,动态适应可变的操作条件并持续吸收新的现场数据。
首先是注意力。Smerity老师说,许多受Transformer启发的模型架构,都假设在构造上没有顺序 (Sequentiality) ,且每层都有几十个头,计算起来太复杂了,大家也并不知道有多少头是有效的。 相比之下,SHA-RNN模型的注意力是简化的,只留一个头,唯一的矩阵乘法出现在query (下图Q) 那里,A是缩放点乘注意力 (Scaled Dot-...
为了解决这个问题,本文提出了一种新的LSTM-transformer混合模型架构,专门用于多任务实时预测。以进步为基础在注意力机制和序列建模方面,该模型融合了LSTM的核心优势Transformer架构,为传统预测模型提供了更好的替代方案。 随着在线学习的进一步丰富,该架构可动态适应可变操作条件和不断合并新的油田数据。利用知识蒸馏技术,...
当人们都以为 Transformer 在语言模型领域稳坐江山的时候,LSTM 又杀回来了 —— 这次,是以 xLSTM 的身份。 5月 8 日,LSTM 提出者和奠基者 Sepp Hochreiter 在 arXiv 上传了 xLSTM 的预印本论文。 论文的所属机构中还出现了一家叫做「NXAI」的公司,Sepp Hochreiter 表示:「借助 xLSTM,我们缩小了与现有最...
Transformer 的强大主要归功于其中的注意力机制。注意力机制在 NLP 领域的应用最早可以追溯到 2014 年 Bengio 团队将其引入神经机器翻译任务，但那时模型的核心架构还是 RNN。相比之下，Transformer 完全抛弃了传统的 CNN 和 RNN，整个网络结构完全由注意力机制组成，这种改变所带来的效果提升也是颠覆性的。然而，Sepp ...