你好,对于 transformer的 decoder的有点疑惑,现在公开的代码测试的时候, decoder也需要输入真实标签的 embedding,而并不是decoder已经真实输出的embedding,而实际上我们预测时是不知道待预测数据的真实标签的,为什么大家测试的时候没有写一个不需要输入真实标签的预测部分 decoder代码呢?而是测试和训练共用一个预测通道。这...
首先,让我们先将Transformer模型视为一个黑盒,如图所示。在机器翻译任务中,将一种语言的一个句子作为输入,然后将其翻译成另一种语言的一个句子作为输出: Transformer 模型(黑盒模式)2.1 Encoder-Decoder Transformer本质上是一个Encoder-Decoder架构。因此中间部分的Transformer可以分为两个部分:编码组件和解码组件 Transf...
Transformer在自然语言处理中广泛应用，例如机器翻译、文本摘要、语言生成等领域。相比于传统的递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer的并行计算能力更强，处理长序列的能力更强，且可以直接对整个序列进行处理。Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，下面将详细介绍每个部分的构...
Transformer是一个Seq2seq(sequence to sequence)模型,其实质上是一个Encoder和Decoder的结合。其简略结构图如下: 其详细的框架图如下: 下面就详细展开其中的内部构造。 2 Encoder Encoder实质上就是一个输入是序列(sequence),输出也是序列的东西,对应的是上述详细图中左边的部分: 其中,可以将这个详细的Encoder图概述...
谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型,理解它的工作原理。
DS2是一种自动语音识别模型(DeepSpeech2, an automatic speech recognition model)。 Linear:线性 神经网络中的线性层是一个简单的神经元层,其中每个神经元通过一组权重连接到每个输入,通过线性组合产生输出。 Multi-Head Attention:多头注意力 Transformer模型中的一种机制,允许它在生成输出序列时关注输入序列的不同部分...
作者:Ketan Doshi 翻译:Afunby 一、引言 随着大型语言模型如 ChatGPT 的横空出世,我们进入了自然语言处理(NLP)的一个新纪元。在这个纪元中,Transformer 架构扮演着至关重要的角色。其独特之处不仅在于其技术上的突破,更在于它如何彻底改变了我们对语言模型潜力的理解
Transformer模型主要由几个重要组件组成。首先，输入的文本被划分为更小的单位，即token，这可以是单词或子单词。接着，这些token会被转换成数值向量，称为嵌入，用于捕捉其背后的语义信息。由于Transformer没有明确的顺序处理机制，位置编码被引入以帮助模型理解序列中各个位置的相对关系。Transformer Block是该模型的基本...
最近两天简单看了一些用Transformer还有预训练模型做图学习的工作,主流的做法都是节点序列输入到Transformer等模型里面学习图结构,而且主要做同质/无向图的比较多,做KG的也有一些。用的模型架构也是属Transformer最多。 最先是看了一个图机器学习的一个综述:https://huggingface.co/blog/zh/intro-graphml,罗列了用Tran...