6. Transformer 总结 建议大家看一下李宏毅老师讲解的Transformer,非常简单易懂(个人觉得史上最强transformer讲解):youtube.com/watch? 前言 Transformer由论文《Attention is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取,其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队...
ChatGPT的计算逻辑来自于一个名为transformer的算法,Transformer由论文《Attention Is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。 虽然transformer原本是聚焦在自然语言处理领域,但由于其出色的解释性和计算性能开始广泛地使用在AI各个领域,成为最近几年最流行的AI算法模型,无论是这篇论文还是transformer模型,都...
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 ...
3）当然，最拽的还得是这篇论文彻彻底底地改变了NLP领域的游戏规则。就这么说吧，如果把chatGPT、DeepSeek当成摩天大楼，那Transformer就是砖瓦——没有砖瓦是盖不起楼的。比如我们来快速看一眼DeepSeek-V3的架构图 其中明确表明了它是通过堆叠多个Transformer块而来的。所以把Transformer比喻成砖瓦还是很恰当的。而...
本文将从Transformer的本质、Transformer的原理 和 Transformer架构改进三个方面,搞懂Transformer。 一、Transformer的本质 1. Transformer架构 主要由输入部分(输入输出嵌入与位置编码)、多层编码器、多层解码器以及输出部分(输出线性层与Softmax)四大部分组成。
本文将从Transformer的本质、Transformer的原理、Transformer的应用三个方面,带您一文搞懂Transformer(总体架构 & 三种注意力层)。 Transformer 一、Transformer的本质 Transformer的起源:Google Brain 翻译团队通过论文《Attention is all you need》提出了一种全新的简单网络架构——Transformer,它完全基于注意力机制,摒弃了...
Transformer模型的核心设计理念可以概括为以下几点: 1. 自注意力(Self-Attention)机制 核心概念:Transformer模型的基础是自注意力机制,它允许模型在处理序列(如文本)时,对序列中的每个元素计算其与序列中其他元素的关联度。这种机制使得模型能够捕捉到序列内长距离依赖关系。
在Transformer的核心是其编码器-解码器架构——两个关键组件之间的共生关系,分别负责处理输入序列和生成输出序列。编码器和解码器中的每一层都包含相同的子层,包括自注意力机制和前馈网络。这种架构不仅有助于全面理解输入序列,而且能够生成上下文丰富的输出序列。
Transformer 通过添加两个层来完成两种不同的信息编码。 1. 嵌入层(Embedding) Transformer 的编码器和解码器各有一个嵌入层(Embedding )。 在编码器中,输入序列被送入编码器的嵌入层,被称为输入嵌入( Input Embedding)。 在解码器中,目标序列右移一个位置,然后在第一个位置插入一个Start token 后被送入解码器...