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...
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...
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...
而Transformer的编码器就类似于这种功能,Transformer的编码器就是把人类能够识别的数据,转换成大模型能够识别的数据;而解码器就是把大模型能够识别的数据转换为人类能够识别的内容。 但这个转换过程并不只是简单的格式变换,而是要经过多重数据处理;而这才是Transformer编码器的核心所在。 Transformer的Encoder-Decoder编码器...
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...
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。
与基于 transformer 的编码器不同，在基于 transformer 的解码器中，其输出向量 yi−1 应该能很好地表征 下一个 目标向量 (即 yi)，而不是输入向量本身 (即 yi−1)。此外，输出向量 yi−1 应基于编码器的整个输出序列 X1:n。为了满足这些要求，每个解码器块都包含一个 单向自注意层，紧接着是一个 ...
编码器stack和解码器stack分别由多个(通常是六个)编码器和解码器组成,按顺序连接。 编码器stack中的第一个编码器接收经过嵌入层和位置编码层的输入嵌入,而其他编码器则接收前一个编码器的输出作为输入。编码器将其输入传入多头自注意力层,自注意力层的输出进入前馈神经网络层,然后将其输出向上发送到下一个编码器。
2.编码器的输出与解码器的输入 在Transformer模型的解码器部分,来自编码器的输出扮演着至关重要的角色。具体来说,这个过程可以分解为以下几个步骤: 编码器输出准备:编码器处理完输入序列后,会为每个输入位置生成一个高维向量,这些向量综合了该位置及其上下文的信息。这些向量合在一起构成了编码器的输出序列。