Transformer 与 RNN 不同,可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的,因此需要在输入中添加位置 Embedding,否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 Transformer 的重点是 Self-Attention 结构,其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。 Transformer 中 Multi-Head Attention 中有多个...
Transformer 与 RNN 不同,可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的,因此需要在输入中添加位置 Embedding,否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 Transformer 的重点是 Self-Attention 结构,其中用到的Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
并行计算: Transformer能够高效进行并行计算,提高了训练速度。 捕捉全局依赖关系: 能够更好地捕捉到序列数据中的全局依赖关系。 3.2.2 缺点: 计算成本较高: 相比于CNN和RNN,Transformer的计算成本较高。 对序列长度敏感: 随着序列长度增加,模型的计算量也会增加。 3.3 Transformer的适用场景 适用于处理长序列数据,如...
昨天deepseek发布的那个flashMLA,如果你听不懂,就记得两个字:性能。 简单的说,就是把美国卖给中国的阉割版GPU H800的性能直接提升起来了,让美国的封锁禁令的效果大打折扣。 你想想,中国那么多H800,都用上这个,算力可不得翻番。 实打实的贡献啊。 今天放出来的,也是一个硬......
RWKV(Receptance Weighted Key Value)是一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型架构,由香港大学物理系毕业的彭博首次提出。其名称源于其 Time-mix 和 Channel-mix 层中使用的四个主要模型元素:R(Receptance):用于接收以往信息;W(Weight):是位置权重衰减向量,是可训练的模型参数; K(Key):是类似于传统注意力中 K...
并且rnn的这种顺序性产生了另一个问题。训练不能并行进行,因为它需要按顺序完成每一步。 与Transformer相比,rnn的问题完全相反!它的推理速度非常快,但不能并行化导致训练很慢。 人们一直在寻找一种既能像Transformer那样并行化训练,能够记住先前的信息,并且在推理时间还是随序列长度线性增长的模型,Mamba就是这样宣传的...
并且rnn的这种顺序性产生了另一个问题。训练不能并行进行,因为它需要按顺序完成每一步。 与Transformer相比,rnn的问题完全相反!它的推理速度非常快,但不能并行化导致训练很慢。 人们一直在寻找一种既能像Transformer那样并行化训练,能够记住先前的信息,并且在推理时间还是随序列长度线性增长的模型,Mamba就是这样宣传的...
由于Transformer的训练迭代速度是RNN的八倍,更新更精细,因此Transformer需要与RNN不同的优化器配置。对于RNN,我们采用了Adadelta [43]并使用早停策略的每个语料库的最佳系统配置。为了训练Transformer,我们基本上遵循了先前的文献[2](例如,dropout、学习率、热身步骤)。在Transformer中,我们没有使用开发集进行早停策略。我们...
优势与局限: 优势:具有并行计算能力,可同时处理序列中的所有元素,比RNN训练更快;能够捕获序列中元素的长距离依赖关系,适用于处理长序列数据,如长文本等。 局限:计算复杂度较高,尤其是当序列长度较长时;自注意力机制可能需要大量的计算资源和内存。 三、BERT模型 ...
由于Transformer模型没有循环神经网络的迭代操作(简单说就是RNN中一句话都是从前往后迭代按时间序列顺序输入的),所以我们必须提供每个字的位置信息给 Transformer,这样它才能识别出语言中的顺序关系。 现在定义一个位置嵌入的概念,也就是 Positional Encoding,位置嵌入的维度为 [max_sequence_length, embedding_dimension],...