classBeamHypotheses(object):def__init__(self,num_beams,max_length,length_penalty,input_ids=None,encoder_outputs=None):"""init:param num_beams: beam search 搜索的候选个数:param max_length: decoder序列最大的长度:param length_penalty: 输出序列长度惩罚系数:param input_ids: 对应的输入序列 e.g ...
is_encoder_decoder=self.config.is_encoder_decoder, **model_kwargs, ) # 13. run beam search return self.beam_search( input_ids, beam_scorer, logits_processor=logits_processor, stopping_criteria=stopping_criteria, pad_token_id=generation_config.pad_token_id, eos_token_id=generation_config.eos_...
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 ...
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...
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。
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。
答案非常明确的仍无,Beam Search 的作用显著;需要机器发挥一点创造力的时候,这时候 Beam Search 就比较没有帮助。 (四)Scheduled Sampling:早见noise就不至于一步错步步错 怎样应对decoder中一步错步步错的问题?——给 Decoder 的输入加一些错误的东西 五、seqseq的评级指标——BLEU...
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。
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。