随后进行和encoder中相同的Add&Norm、Feed forward、Add&Norm操作。经过n层Decoder,对最后输出进行线性转换和softmax,得到预测词。 得到的decoder输出结果在下一个时间步被提供给底端decoder作为输入,又重复上述操作,直到到达终止符号,完成输出。 三、如何设计实验验证所提方法的效果,在什么语料上,采用什么评价指标,与什...
注:上面例子展示的是transformer Decoder在翻译中的步骤,而在实际翻译中并不会使用这么vanilla的操作,基本会使用beam search方法来降低逐字翻译而产生的exposure bias。因为这个技巧和Transformer无直接关联,本文就不做介绍了,感兴趣的可以自行深入了解 4.2 Transformer Decoder in training Transformer Decoder在训练阶段和翻译...
Encoder 对整个 Batch 数据的处理方式能充分利用 GPU 强大的并行计算能力，而 Decoder 的逐个 Token 处理的特性（尤其是结合 Beam Search 等模块）使得其 GPU 优化需要额外注意，尤其是需要避免重复计算和存储。图 4 以语音识别 Speech Transformer 模型整个 Decoding 部分为例详细说明。 图 4：Beam Search Decoding ...
输入与输出的衔接:Decoder 会把自己的输出,当做接下来的输入。 decoder输入与输出的方法:Autoregression / Non-Autoregression 1. Autoregressive(AT) (1)输入与输出 把Encoder 的输出先读进去,依次向decoder输入其中的向量。 01-输入start ,经过decoder,产生一个向量,经softmax输出评分最高的值。 02-把上一个向量的...
编码组件部分由一堆编码器(encoder)构成(论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处,你也可以尝试其他数字)。解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的。 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数。每个解码器都可以分解成两个子层。
解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的。 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数。每个解码器都可以分解成两个子层。 从编码器输入的句子首先会经过一个自注意力(self-attention)层,这层帮助编码器在对每个单词编码时关注输入句子的其他单词。我们将在稍后的文章中更深入...
编码组件部分由一堆编码器(encoder)构成(论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处,你也可以尝试其他数字)。解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的。 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数。每个解码器都可...
这一点和RNN不同,RNN的每步计算都只和上一步昨天有关,每一步生成计算量是常数复杂度 O(1) ,而Transformer decoder中每个token都要对它之前的所有tokens做attention,每一步生成计算量是线性数复杂度 O(N)。克服这个瓶颈的两类主要思路是: 魔改模型结构,比如RetNet和RWKV,出于篇幅考虑不展开; 不改模型结构,...
编码组件部分由一堆编码器(encoder)构成(论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处,你也可以尝试其他数字)。解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的。 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数。每个解码器都可以分解成两个子层。
如图2-8所示,整个Transformer网络包含左右两个部分,即Encoder和Decoder。下面,我们就分别来对其中的各个部分进行介绍。 2.2.1 Encoder层 首先,对于Encoder来说,其网络结构如图2-8左侧所示(尽管论文中是以6个这样相同的模块堆叠而成,但这里我们先以堆叠一层来进行介绍,多层的Transformer结构将在稍后进行介绍)。