1、Transformer 架构 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 Transfor...
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...
输出生成:对于输出序列中的每个时间步t: 其中,sₜ是解码器在时间步t的隐藏状态,f_dec是解码器的激活函数,yₜ₋₁是之前生成的输出(y₀是序列开始的标记),W是输出层的权重矩阵,p(yₜ | y<t, X)是在时间步t可能输出的概率分布。 4. 训练编码器 - 解码器模型 4.1 数据向量化 在深入了解细节之...
解码器:解码器获取编码器生成的上下文向量,并一次生成一个元素的输出序列(目标文本)。与编码器类似,解码器通常是循环神经网络或 transformer。它通过根据先前的单词和上下文向量中包含的信息预测目标序列中的下一个单词来生成输出序列。 在训练期间,解码器接收真实的目标序列,其目标是预测序列中的下一个单词。在推理期间...
Transformer 架构中的编码器和解码器是两个核心组件,1、不同的输入输出形式,2、不同的Self-Attention机制,3、不同的Feed Forward Neural Network(FFNN)结构。其中,编码器的主要任务是将输入序列转换为一系列连续的向量表示,而解码器的主要任务是根据这些向量表示生成输出序列。
Transformer是一种神经网络架构，专门用于自然语言处理任务。它通过分析文本片段之间的关系来处理文本，并生成连贯且流畅的响应。Transformer由多个层组成，每个层包含自注意力机制，这使得模型能够有效地处理长文本序列。编码器-解码器架构在自然语言处理任务中很常见，特别是对于序列到序列的问题，如机器翻译。
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...
本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Transformer模型示例代码,专为初学者设计,用以深入浅出地讲解Transformer架构的工作原理和应用。通过阅读和运行此项目中的代码,学习者可以快速理解自注意力机制、编码器-解码器结构以及如何在实际任务中使用Transformer。同时,项目包含了详细的文档说明和注释,便于跟随每一步进行实践。
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...