其核心在于其独特的注意力机制,能够高效捕捉序列中的上下文信息。本文将深入解析Transformer中的三种主要注意力机制:自注意力(Self-Attention)、交叉注意力(Cross-Attention)和因果注意力(Causal Attention),帮助读者理解这些机制的工作原理和实际应用。 自注意力(Self-Attention) 自注意力是Transformer模型中最基础也是最重...
memory_mask:用于decoder中的cross attention中,主要是为了综合encoder和decoder中的padding。cross attention中的Q来自decoder,需要和encoder中的key-value sets求相关性矩阵,这里就不涉及未来信息的问题了,只需要考虑padding。因此最后所产生memory_mask下方有多少行遮挡取决于decoder的padding,右方有多少列遮挡取决于encoder...
要提到transformer的attention的mask,就需要先来看看train的过程,mask主要是用来缩小某些符号在训练的时梯度,像padding符号,可能很多很多,网络绝大多数时间都用来训练pad符号去了的,梯度主要往pad下降去了的,导致网络训练很难收敛,甚至不能收敛的,此时就需要使用mask来避免pad符号对train的影响。 RNN或者LSTM内避免pad符号...
Transformer采用编解码器结构，编码器输入到self-attention中的数据可以看到前后，因此不带mask，而在解码器...
尽管已提出多种高效版本的自注意力,但《Attention Is All You Need》中引入的原始缩放点积注意力机制仍然是应用最广泛的。由于其在大规模Transformer模型中表现出色的实际性能和计算效率,它仍然是许多模型的基础。 输入句子嵌入 在深入探讨...
6.2 结构上,Transformer Decoder block包括了3个子Decoder block,而Transformer Encoder block 包括2个子Encoder block,且Transformer Decoder中使用了Mask multi-head Attention。 6.3 Transformer Encoder可以并行运算,Transformer Decoder在训练时候可以并行运算(teacher forcing),但在推理时候不能并行运算(下一个输出取决于上...
在训练阶段一般采用teacher forcing的策略,所谓teacher forcing,就是直接将ground truth作为decoder的input,通过masked self-attention计算各时间步的context feature,然后将context与encoder_out共同送入cross-attention中进行跨模态建模。其中在Mashed SA内部使用mask策略避免计算context的过程看到待预测结果(即避免看到gt中当前...
Attention Mask是一种技术手段,通过在Attention计算的权重矩阵上应用一个掩码(mask),来控制模型对序列中不同元素的关注度。具体来说,如果某个元素在Attention计算时应该被忽略,那么对应的权重将被设置为一个非常小的负数(如-inf),这样在通过softmax函数后,这些位置的权重将接近0,实现忽略效果。 实例解析 以下是一个...
Cross Attention(交叉注意力) Causal Attention(因果注意力):为了确保模型在生成序列时,只依赖于之前的输入信息,而不会受到未来信息的影响。Causal Attention通过掩盖(mask)未来的位置来实现这一点,使得模型在预测某个位置的输出时,只能看到该位置及其之前的输入。
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 2.3.2 Output层 当decoder层全部执行完毕后,怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢,很简单,只...