线性输出层将最后一个Transformer Decoder Block的输出转换为词汇表大小的向量。 Softmax函数将输出向量转换为概率分布,以便进行词汇选择或生成下一个单词。
由于Transformer模型本身不具备处理序列顺序的能力,但因为在文本信息的处理时,当前单词是跟前后单词有关联系的,因此需要在输入嵌入层( input Embedding)后加入位置编码(position encoding),以提供位置信息;方便后面的模型训练能够获取文本的位置信息,从而更精准地来进行模型训练。 位置编码通常是一组与嵌入向量维度相同的向...
2. Transformer的输入表示 Transformer中单词的输入表示由单词Embedding和位置Embedding(Positional Encoding)相加得到。 Transformer输入表示 2.1 单词Embedding 单词的Embedding可以通过Word2vec等模型预训练得到,可以在Transformer中加入Embedding层。 2.2 位置Embedding Transformer 中除了单词的Embedding,还需要使用位置Embedding 表...
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
本文将从Transformer的本质、Transformer的原理 和 Transformer架构改进三个方面,搞懂Transformer。 一、Transformer的本质 1. Transformer架构 主要由输入部分(输入输出嵌入与位置编码)、多层编码器、多层解码器以及输出部分(输出线性层与Softmax)四大部分组成。
本文将从Transformer的本质、Transformer的原理、Transformer的应用三个方面,带您一文搞懂Transformer(总体架构 & 三种注意力层)。 Transformer 一、Transformer的本质 Transformer的起源:Google Brain 翻译团队通过论文《Attention is all you need》提出了一种全新的简单网络架构——Transformer,它完全基于注意力机制,摒弃了...
本篇算是最浅显易懂又能抓住 Transformer 核心灵魂的文章了。 让我们先从这两年最火爆的 GPT 来开始,因为 GPT 的最后这个字母“T”,就是 Transformer 的缩写。 1. GPT 的名词解释 著名的 GPT 这个名字全称是 Generative Pre-trained Transformer。其中“Generative”是"生成式"的意思,也就是说这个 AI 模型是用...
Transformer 是一个支持向量机（SVM）一种新型理论在学界引发了人们的讨论。上周末，一篇来自宾夕法尼亚大学、加州大学河滨分校的论文试图研究大模型基础 Transformer 结构的原理，其在注意力层的优化几何与将最优输入 token 与非最优 token 分开的硬边界 SVM 问题之间建立了形式等价。在 hackernews 上作者表示，这种...
Transformers 的进化史同样是神经网络机器翻译(NMT)的发展史。在攻克机器翻译这个难题的过程中，模型的框架...