K与Q的点乘是为了计算一个句子中每个token相对于句子中其他token的相似度,也就是关注得分(attention score矩阵),用V来进行提纯,(V是学习得到,简单理解为特征进一步的筛选汇总),K和Q用了不同的W_k和W_q,均是在不同空间上的投影,增加表征能力,如果两个相同矩阵相乘,经过softmax后会有一个位置向量会非常大,其他...
61,在Transformer的架构中Decoder在进行Inferencer的时候同时接收来自Encoder和Decoder的输入信息,以NLP为例,这两种类型的输入在词法、语法、语义上是否有所不同?背后的数学原理是是什么? 62,请描述BERT的Tokenization机制的优势和不足,及针对不足的解决方案 63,Transformer的Input长度为何受限?请阐明数学原因并提供至少一...
答： 传统词表示方法无法很好的处理未知或罕见的词汇（OOV问题） 传统词tokenization方法不利于模型学习词缀之间的关系” BPE（字节对编码）或二元编码是一种简单的数据压缩形式，其中最常见的一对连续字节数据被替换为该数据中不存在的字节。后期使用时需要一个替换表来重建原始数据。 优点：可以...
在开始训练之前，可以通过Byte-Pair Encoding (BPE) Tokenization来标记化数据以去进一步的数据压缩。也就是说，如果研究者发现字符串「00101」在数据集中出现了很多次，那么研究者就引入一个新的字符，比如「2」，来表示这个字符串。第二步：训练Transformer 研究者使用的是Makemore，这是Andrej Karpathy的一个简单...
请从数学和架构的角度分析一下Transformer是如何通过使用Bayesian 理论中的 marginal probability 来完成信息更丰富和立体的表达的? 10.请描述一下你认为的把self-attention复杂度从O(n2) 降低到 O(n)有效方案 11.使用BPE (Byte-Pair Encoding) 进行Tokenization对于Cross-lingual语言模型的意义是什么?是否会有问题及...
为了减轻这种偏差,DeepSeek-V3 在训练过程中以一定概率随机地将这些组合 token 拆分开来,从而让模型能够适应更多样化的输入形式,提升了模型的鲁棒性。 模型处理 把预分词器得到的单词送进分词模型或者依据词汇表进行分词。具体是在Pre-tokenization的基础上,根据选定的模型或算法(BPE,WordPiece,Unigram或SentencePiece等)...
提出问题 ViT采用了一种朴素的标记化(tokenization)方案,该方案将一幅图像分割成一系列规则间隔的patches,这些patches被线性投影到tokens中。通过这种方式,图像被转换成数百个视觉tokens。 然而,这种tokens化方案的局限性是显而易见的。 首先,硬分割可能会分离出一些高度相关的区域,这些区域应该用同一组参数建模,...
这篇文章实际上并没有引入大量的卷积操作,通过修改patch size,以及使用SeqPool的方法就可以取得不错的成绩。 引言 ViT不适用于小数据集,但是由于很多领域中数据量大小是非常有限的,为了打破ViT数据匮乏下性能不好,只能应用于大数据集的问题。本文提出使用正确的尺寸以及tokenization方法,可以让Transformer在小型数据集上...
例如,在图 8-2 中显示的第二种情况中,客户询问有关体育的问题(超出范围),文本助手错误地将其分类为已知的范围内意图之一,并返回发薪日的响应。在第三种情况下,文本助手已经被训练来检测超出范围的查询(通常标记为一个单独的类),并告知客户它可以回答关于哪些主题的问题。
Instead you should detokenize then use mteval-v14.pl, which has a standard tokenization. Scores from multi-bleu.perl can still be used for internal purposes when you have a consistent tokenizer. 关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区,提供在线编程环境、免费GPU...