说明: NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于seq2seq架构, 即编码器和解码器模型. 3.2注意力机制的作用 在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况. 在编码器端的注意力机制: 主要解...
再往细里讲,Transformer 也是一个 Seq2Seq 模型(Encoder-Decoder 框架的模型),左边一个 Encoders 把输入读进去,右边一个 Decoders 得到输出,如下所示: 编码器和解码器 编码器:把输入变成一个词向量--->(Self-Attention) 解码器:获取编码器输出的词向量后,生成翻译的结果 Transformer框架中输入的Nx表示编码器里...
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 表征学习 和 模型架构 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史,更多背景知识,建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 博文。此外,建议读者对 自注意力 (self-attention) 架构 有一个基本了解,可以阅读 Jay Alammar 的 这篇...
编码器-解码器注意力 多头注意力 注意力超参数 输入层 线性层 在注意力头之间切分数据 线性层权重按头进行逻辑分区 重新调整 Q、K 和 V 矩阵的形状 计算每个头的注意力分数 将每个头的注意力分数合并在一起 端到端多头注意力 多头拆分为了捕捉更丰富的解释 解码器自注意力和掩码 最后 Transformer的大脑 多头注...
这个机制是Transformer模型能够高效执行序列到序列任务的关键所在,特别是在需要深入理解输入序列并生成连贯、准确的输出序列时。 3.解码器的查询Q,键K和值V向量的来源和意义 在Transformer 模型中,解码器中使用的查询(Query, Q),从解码器的前一层输出得到;键(Key, K)和值(Value, V)向量都来源于编码器的输出。
基于transformer的编码器-解码器模型的工作原理-与基于 RNN 的编码器-解码器模型类似,基于 transformer 的编码器-解码器模型由一个编码器和一个解码器组成,且其编码器和解码器均由 残差注意力模块 (residual attention blocks) 堆叠而成。
一、GPT 大模型训练架构 - Transformer 架构 1、Transformer 架构 2、Transformer 架构的编码器和解码器 3、输入序列的位置编码 4、自注意力机制编码流程 5、OpenAI 开源的训练 GPT 大模型的 Transformer 代码 6、Transformer 代码示例 一、GPT 大模型训练架构 - Transformer 架构 ...
Transformer模型是由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成的,它们协同工作来处理序列到序列的...
它由编码器和解码器两部分组成,分别负责将输入序列编码为中间状态向量和生成输出序列。这种框架在机器翻译、对话生成、摘要生成等领域发挥着重要作用。而Transformer作为一种基于encoder-decoder框架设计的神经网络结构,通过自注意力机制实现了编码器和解码器的功能,为Seq2Seq问题的解决带来了新的思路和方法。相信随着深度...
编码器-解码器数据流 编码过程:编码器处理输入序列,通过多层的自注意力和前馈网络,为每个输入位置生成...