Decoder的结构与Encoder类似,也包含多层的自注意力机制和全连接层,但还额外加入了一个上下文注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合到生成过程中。 Decoder的最后一层包含一个线性变换层,它将Decoder的输出映射成输出词的概率分布。这意味着,对于每个生成的位置,Decoder都会输出一个概率分布,表示下一个词的可能性。然后...
Transformer模型是由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成的，它们协同工作来处理序列到序列的任...
对于N=6的第2次循环:子Decoder block1的输入是N=1时,子Decoder block3的输出,KV同样来自Transformer Encoder的最后一层的输出。 总的来说,可以看到,无论在Train还是Test时,Transformer Decoder的输入不仅来自(ground truth或者上一个时刻Decoder的输出),还来自Transformer Encoder的最后一层。 训练时:第i个decoder的...
Encoder:第一个sub-layer,采用了self-attention,所有的q、k、v来源相同(或者是上一个layer的输出,或者是原始输入),输入中的每一个位置都可以和其它位置进行attention Decoder:第一个sub-layer,采用了self-attention,和Encoder有所不同的是,这里采用了mask机制,在softmax层的输入中,将所有非法连接(当前位置和未来位...
Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，它们通过自注意力机制协同工作以处理...
本文深入浅出地解析了Transformer模型中Encoder与Decoder的核心工作机制,通过简明扼要的语言和生动的实例,展示了它们在训练和推理过程中的具体作用与交互方式,帮助读者理解这一革命性自然语言处理架构的精髓。
最初的 Transformer 是基于在机器翻译任务中广泛使用的 encoder-decoder 架构。 如上图所示,encoder 由许多堆叠在一起的 encoder 层组成。 让我们将这些 encoder 层放大。 从上图可以看到,每个 encoder 层接收由 embedding 组成的序列,然后将序列输入子层: ...
在Transformer结构中,encoder和decoder之间的交互主要通过什么方式实现?以下说法不正确的是? A.通过cross-attention机制 B.协调不同模块之间的通信 C.通过embedding层传递信息 D.直接连接 答案解析:在Transformer结构中,encoder和decoder之间的交互主要通过cross-attention机制实现。 点击查看答案&解析...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。 自注意力机制: