例如,如果我们计算“猫”和“狗”的向量之间的距离,我们会发现它们比“猫”和“爱”的向量之间的距离要近,这反映了“猫”和“狗”在语义上的相似性。 在这个例子中我们为了方便做一个example所以映射到三维,实际应用中词嵌入通常在一个更高的维度空间中进行,比如50维、100维等,这样可以更准确地捕捉词汇的复杂语...
x = self.res_layers[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, mask)) return self.res_layers[1](x, self.feed_forward) class TransformerEncoder(nn.Module): "TransformerEncoder is a stack of N TransformerEncoderLayer" def __init__(self, layer, N): super(TransformerEncoder, self)._...
huggingface团队在pytorch框架下开发了transformers工具包:https:///huggingface/transformers,工具包实现了大量基于transformer的模型,如albert,bert,roberta等。工具包的代码结构如图所示: 其中比较重要的是src/transformers以及example这两个文件夹。其中,src/transformers文件夹下是各类transformer模型的实现代码;而examples下主要...
我的答案是必然可以做的add-value，但绝对不会高所以如果问题变成了有没有以transformer为核心的量化策略...
另外值得注意的是,pytorch使用时其batch size的位置默认是在sequence长度后的,也就是(t, b, k)而不是自己之前熟悉的(b, t, k)。使用example: transformer_model=nn.Transformer(nhead=16,num_encoder_layers=12)src=torch.rand((10,32,512))tgt=torch.rand((20,32,512))out=transformer_model(src,tgt)...
目录: 前言 数据处理 Transformer各个模块具体实现 词嵌入层 位置编码(positional encoding) 编码器 多头自注意力 层归一化 残差连接 逐位置前馈网络(Position-wise Feed-Forward Networks) 编码器整体架构 解码器 Transform
请注意,这里介绍的所有任务都利用了在预训练模型针对特定任务进行微调后的模型。加载未针对特定任务进行微调的checkpoint时,将只加载transformer层,而不会加载用于该任务的附加层,从而随机初始化该附加层的权重。这将产生随机输出。 序列分类 序列分类是根据已经给定的类别然后对序列进行分类的任务。序列分类的一个例子是...
Transformer注解及PyTorch实现(上) "Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量,还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚,但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
线性时间复杂度:与Transformer不同,Mamba在序列长度方面以线性时间运行。这个属性使得它特别适合涉及非常长的序列的任务,而传统模型在这方面会遇到困难。 Mamba以其选择性状态空间的概念引入了传统状态空间模型的一个有趣的改进。这种方法稍微放松了标准状态空间模型的严格状态转换,使其更具适应性和灵活性(有点类似于lstm...
线性时间复杂度:与Transformer不同,Mamba在序列长度方面以线性时间运行。这个属性使得它特别适合涉及非常长的序列的任务,而传统模型在这方面会遇到困难。 Mamba以其选择性状态空间的概念引入了传统状态空间模型的一个有趣的改进。这种方法稍微放松了标准状态空间模型...