(每个Encoder都有各自的一套 (W_{1},W_{2},b_{1},b_{2})) 三、例题:计算近似参数量 题:已知编码器层数为12,模型中向量维度为768,多头注意力层数为12,逐个位置的前馈全连接网络中的隐层维度为3072。请近似计算参数量。 解:对于每个编码器而言,各个部件的参数量可如下近似计算: DQ=h⋅(dmodel⋅dQ...
整个Encoder layer的参数量为: nencoder layer=natten+nff+2nln=4d2+4d+8d2+5d+4d=12d2+13d 举例:dmodel=512时,Encoder layer的参数量为:
以GPT3为例,GPT3的参数量为1750亿,训练数据量达到了570GB。进而,训练大规模语言模型面临两个主要挑战:显存效率和计算效率。 现在业界的大语言模型都是基于transformer模型的,模型结构主要有两大类:encoder-decoder(代表模型是T5)和decoder-only,具体的,decoder-only结构又可以分为Causal LM(代表模型是GPT系列)和...
包含encoder和decoder两个部分,encoder把输入的信息进行注意力学习之后作为query和key传到decoder中,整个encoder和decoder的模块,包含的结构有multi-head-attention和feed-forword是之前卷积神经网络中没有接触过的,其中multi-head-attention是transformer的核心,接下来我们先详细解释一下multi-head-attention的具体结构以及在det...
详细分析transformer 的encoder部分的参数量和计算量 对深入理解结构很有用处: 使用官方参数配置: bert_config.json { "attention_probs_dropout_prob": 0.1, "hidden_act": "gelu", "hidden_dropout_prob": 0.1, "hidden_size": 768, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 3072, "max_position...
transformer encoder 参数 transformer encoder 参数 T ransformer 模型的编码器（T ransformer Encoder）是该模型的核心组件之一，它主要负责处理输入序列。以下是T ransformer 编码器的主要参数和一些说明：1.输入嵌入维度（d_model）：•表示输入序列中每个词或标记的嵌入维度。•这个参数通常被设置为模型的基础维度...
首先我们分析下pytorch的TransformerEncoderLayer的参数 d_model：即这个encoder编码结构，接受的维度，对于...
from lightseq.training import LSTransformerEncoderLayer 量化推理 LightSeq 提供了便捷的 python 推理接口,只需要三行代码即可实现快速的量化推理: import lightseq.inference as lsi 此外LightSeq 还提供了 BERT、GPT、ViT 等模型的 python 接口,分别调用 QuantBert、QuantGpt 和 QuanVit 即可体验。
所以比如常见的以Swin-Transformer为例的encoder,以DETR为例的decoder,还有时序、BEV等这种用Transformer做特征融合的,不管在图像领域的哪一个阶段,我们都可以把Transformer的特性和CNN结合,甚至替代CNN的模型结构。无论是替代CNN还是和CNN结合,这两个发展方向都已经成为视觉领域的常用做法,所以整体上来说Transformer在现在...