具体地,该基于Transformer构建的翻译模型由两部分构成,分别是编码器(encoder)和解码器(decoder),如下图3所示。 图3 编码器的输出作为解码器的输入。这里的编码器是将输入映射为特征表征(可视为待翻译句子的含义),而解码器根据特征表征实现“含义—>目标语言”的转换。具体代码实现如下: class Transformer(nn.Module)...
Embedding是词向量表示降低维度,而位置嵌入则是因为RNN循环网络中的输入具有先后的序列顺序,而Transformer是并行处理句子成分,损失了原始句子的序列顺序,所以引入位置编码表示序列顺序特征。 2.注意力机制 2.1注意力机制的含义 注意力机制就是找出利用输入向量和原始文本,找出原始文本中对输入向量影响最大的部分。 三个矩阵...
Transformer是一种深度学习模型,它在自然语言处理(NLP)领域以及其他许多领域中取得了革命性的进展。自从2017年Vaswani等人在论文《Attention Is All You Need》中首次提出以来,Transformer已经成为了很多先进模型的基础,包括BERT、GPT、T5等。Transformer模型之所以强大,主要归功于它的独特结构,特别是自注意力(Self-Attention...
Transformer模型原理解读:Swin、VIT、DETR、BERT四大Transformer核心模型一口气学到爽!(深度学习/计算机视觉) CV视觉与图像处理 2001 20 大模型实战【基于RAG医疗对话系统】包括代码实战、大模型微调、rag增强检索原理、大模型本地部署等内容 AI基地 1159 0 【AI大模型】ollama+Dify快速搭建本地知识库,支持多种文件...
Transformer在attention的基础上有两点改良, 分别是Scaled-dot product attention和multi-head attention。 Scaled-dot product attention Attention的输入是三要素query,key和value,通过计算query和Key的相关性,这里是广义的相关,可以通过加法/乘法得到权重向量,用权重对value做加权平均作为输出。‘fox hunt rabbit at night...
2024最火的两个模型:2024最火的两个模型:Inform+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 机器学习算法实战大全 6517 12 吹爆!全网最简单的机器学习算法:回归算法、决策树、贝叶斯、xgboost、SVM、神经网络... 一次学到饱!比刷剧还爽! 我马上AI写论文 1932 ...
Transformer优点:transformer不但对seq2seq模型这两点缺点有了实质性的改进(多头交互式attention模块),而且还引入了self-attention模块,让源序列和目标序列首先“自关联”起来,这样的话,源序列和目标序列自身的embedding表示所蕴含的信息更加丰富,而且后续的FFN层也增强了模型的表达能力,并且Transformer并行计算的能力是远远超...
Transformer 是一种神经网络架构，它从根本上改变了人工智能的方法。Transformer 首次出现在 2017 年的开创性论文 《Attention is All You Need》 中，此后成为深度学习模型的首选架构，为 OpenAI 的GPT、Meta 的Llama和 Google 的 Gemini等文本生成模型提供支持。除了文本之外，Transformer 还应用于音频生成、 图像识别...
基于Transformer 架构的主流语言大模型主要有几种: 一是,自编码模型,如 BERT,简单讲就是给到一句话,然后把这句话的内容挖空,当问及挖空的内容时,就把内容填回去,这其实是典型地用来做一个自然语言理解的任务,但做生成任务是非常弱的; 二是,自回归模型,如 GPT,它是通过不断地预测下一个词,特点是只能从左到...