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...
1.2 传统Transformer采用的tokenization具有很大的盲目性 如[2010.11929] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale(arxiv.org)[1]所示,传统 Transformer 进行硬分割,将多少大小的像素点划为一个 patch,之后便送入 Transformer Encoder Module 中进行计算,这样固然可以连接全局联系,...
对于不同的模态都有对应的Tokenization算法,也就是将Input信号变成数字信号的算法。下面的列表总结了一些模态与其对应Tokenization算法和Token Embeddings。 我们进一步放大Transformer来回顾其构成。 Vanilla transformer中不只有一个Encoder,也不止有一个Decoder。我们先来看Encoder的单体: 一个Vanilla Transformer的Encoder单体...
Transformer在视觉领域的应用，如ViT在ImageNet上曾面临挑战，其相较于经典的CNN模型稍显逊色。问题的关键在于ViT的简单tokenization无法捕捉图像中的局部结构，且其设计中可能存在冗余，限制了特征的丰富度。为解决这些问题，新加坡国立大学与依图科技团队携手提出了一种创新的解决方案——Tokens-to-Token ViT...
第一个阶段称为 tokenization,其中尝试将图像压缩到离散的潜在空间中,这一阶段主要包含三个部分: 一个编码器 E ,负责学习将图像 x∈ tokenize 成潜在嵌入 E(x);一个用于最近邻查找 codebook ,以将嵌入量化为视觉 token;一个解码器 G,它根据视觉 token e 预测重建图像 ...
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...
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...