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...
Transformer 架构 是 Google 设计的 , 当前最流行的 GPT 大模型 都使用的该架构 , 最著名的就是 OpenAI 的ChatGPT大模型 ; Transformer 架构 是一种用于 处理序列数据 的深度学习模型架构 , 主要用于解决自然语言处理NLP 领域中的序列建模任务 ; 2、Transformer 架构的编码器和解码器 Transformer 架构 由 编码器...
1.每个单词都被嵌入为512维的向量(512是Transformer论文中设定的一个维度,类似编码器/解码器的数量一样,都是可以设置的超参数。顺带提句,训练集中最长句子的长度论文中也设置的512。为方便后续一系列的图示,这里用4个格子代表512维,即虽然你只看到4维,但你要明白实际背后代表着512维) 2.第一个的那个编码器接收...
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...
Transformer 模型概述 Transformer 模型自从 Vaswani 等人提出以来,已经成为深度学习领域的关键突破,特别是在 NLP 任务中表现卓越。Transformer 模型的结构中,编码器和解码器是两大主要组件,尤其适合处理序列到序列(Seq2Seq)任务,比如机器翻译、文本摘要生成等。
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
Transformer解码器 解码器会接收编码器生成的词向量,然后通过这个词向量去生成翻译结果。 解码器的Self-Attention在编码已经生成的单词 例如:目标词“我是一名学生”--->masked Self-Attention 训练阶段: 目标词“我是一名学生”是已知的,然后Self-Attention是对目标词做计算 如果不做...
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。
解码器是Transformer模型的核心部分,它的主要任务是根据已经处理的输入序列生成新的输出序列。解码器接收来自编码器的输出序列,然后通过自注意力层和前馈神经网络层进行多轮预测,生成新的输出序列。每一步预测都依赖于所有以前的预测结果,这使得解码器能够捕捉到更复杂的语言现象。