position = PositionalEncoding(d_model, dropout).to(DEVICE) # 实例化Transformer模型对象 model = Transformer( Encoder(EncoderLayer(d_model, c(attn), c(ff), dropout).to(DEVICE), N).to(DEVICE), Decoder(DecoderLayer(d_model, c(attn), c(attn), c(ff), dropout).to(DEVICE), N).to(DEVICE...
将词向量层结果(即数字索引对应的矩阵)放入位置编码层,再将得到的位置编码信息,与词向量相加(即信息内容为:词向量+位置编码)位置编码层实现可见后文PositionalEncoding 滤过pad信息(关于这个函数:给pad索引是0,所以找到数字索引是0,将其转换为turth?疑问点?) 用循环将encoderlayer堆叠起来,接受输入为上一层的信息和...
nlayers:int, dropout:float=0.5):super().__init__() self.model_type ='Transformer'self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model, dropout) encoder_layers = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, d_hid, dropout) self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers) self.embeddi...
n_feedforward,n_layers,n_output):super(TransformerModel,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(n_input,n_model)# 嵌入层self.position=PositionalEncoding(n_model)# 位置编码self.encoder_layers=nn.ModuleList([TransformerEncoderLayer(n_model,n_head,n_feedforward)for_inrange(n_layers)])self....
这些是PyTorch的基本组件,torch是核心库,nn包含神经网络构建模块,optim是优化器模块,numpy用于操作数组。 2. 定义Positional Encoding Transformer的一个关键部分是位置编码,因为它没有递归或卷积结构来处理序列顺序。 classPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self,d_model,dropout=0.1,max_len=5000):super(Po...
position = PositionalEncoding(d_model, dropout) model = EncoderDecoder( Encoder(EncoderLayer(d_model, c(attn), c(ff), dropout), N), Decoder(DecoderLayer(d_model, c(attn), c(attn), c(ff), dropout), N), nn.Sequential(Embeddings(d_model, src_vocab), c(position)), ...
self.params=params# 从输入模块初始化嵌入类 self.tok_embeddings=nn.Embedding(params.vocab_size, params.dim) # 初始化解码器块并将其存储在ModuleList中 # 这是因为我们的Llama 3模型中有4个解码器块 (官方Llama 3有32个块) self.layers=nn.ModuleList() forlayer_idinrange(params.n_layers):...
因此，在 transformer 解码器块中，我们首先将输入传递给一个 LayerNorm，然后是第一个子注意力块。接下来，我们将这个子块的输出再次传递给 LayerNorm，最后传递给前馈层。 GPT-2架构说明 如 GPT 论文所述：我们训练了一个 12 层的只解码的 transformer，它有隐藏的自注意力头（768 个维度和 12 个注意...
[e_x1 + p_1, e_x2 + p_2, ...] self.position = PositionalEncoding(embedding_dim, p_drop) # Multi-Head Attention self.atten = MultiHeadedAttention(h, embedding_dim) # self-attention-->建立一个全连接的网络结构 # 层归一化(LayerNorm) self.norm = nn.LayerNorm(embedding_dim) # Feed...
两个部分,都有一个残差连接(residual connection),然后接着一个Layer Normalization。 Positional Encodings: 序列的顺序是一个很重要的信息,如果缺失了这个信息,可能我们的结果就是:所有词语都对了,但是无法组成有意义的语句! Positional Encoding 是一种考虑输入序列中单词顺序的方法。encoder 为每个输入 embedding 添加...