在Transformer架构中,有两大组件,分别是编码器(Encoder)和解码器(Decoder),编码器主要是将输入序列映射到潜在语义空间(注意力向量,也叫上下文向量,但其实上下文向量是注意力机制内部对输入向量的叫法,本文中编码器输出向量都只叫作注意力向量,以示区分),而解码器则是将潜在语义空间(注意力向量)映射到输出序列。 在Tr...
在decoder中,outputs作为嵌入,和PE组合作为掩码多头注意力机制的输入;输出后的结果经过规范化之后,作为下一层(多头注意机制层)的q键,而k、v来自于encoder的输出,这就是交叉注意力机制。 整体上看,decoder构成组件与encoder类似,在本节当中,只对掩码多头注意力机制(Masked Multi-head Attention)、交叉注意力机制(cross...
Transformer模型的核心在于其独特的注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够有针对性地聚焦于序列中的关键部分，而不受限于固定的顺序或距离约束。这种机制主要包括自注意力（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）、多查询注意力（Multi-Query Attention, MQA）以及分组查询注意力（Grouped Que...
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 ...
本文系我个人对Transformer模型架构的理解,主要由浅入深讲解Transformer中的核心 -自注意力机制。 一、序列模型 序列数据概念: 序列数据是一种按照特定顺序排列的数据,它在现实世界中无处不在,例如股票价格的历史记录、语音信号、文本数据、视频数据等等,主要是按照某种特定顺序排列、且该顺序不能轻易被打乱的数据都被...
本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制:自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型(LLMs)的核心组件。通过理解这些注意力机制,我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。 我们不仅会讨...
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RNN和CNN不同,Transformer仅使用自注意力机制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。 2.算法原理 基于seq2seq架构的transformer模型...
5.1 编码器中的自注意力 在Transformer的编码器中,每一层的输入首先经过一个自注意力机制的处理,模型通过自注意力捕捉序列中的重要依赖关系,然后再将这些信息传递给下一层。 5.2 解码器中的自注意力 在解码器中,自注意力机制同样被用来处理已经生成的部分输出。通过自注意力机制,解码器能够理解已经生成的序列和输入...
4. Transformer 4.1 Encoder 4.2 Decoder 4.2.1 Autoregressive 4.2.2 Non-autoregressive 4.3 Encoder-Decoder 4.4 Training 1. Self-attention 自注意力机制。 解决的问题:到目前为止,我们的Input都是一个向量,输出是一个数值或者一个类别。如果我们的输入是一排向量,且输入的向量的输入数目会改变,那么该怎么处理?