在Transformer模型中,编码器(Encoder)和解码器(Decoder)使用mask机制来实现不同的目标,针对不同的序列处理需求。这些mask机制对于确保模型能够正确地处理序列数据,特别是在涉及变长输入和维持生成任务的自回归特性时,至关重要。 编码器(Encoder)中的Mask机制 在编码器部分,主要使用的是Padding Mask。 Padding Mask: 用...
encoder(src) return memory def decode(self, tgt, memory, tgt_mask): tgt = self.trans(tgt) tgt = self.pos_emb(tgt) out = self.decoder(tgt=tgt, memory=memory, tgt_mask=tgt_mask) out = self.output_fc(out) return out def forward(self, src, tgt, tgt_mask): memory = self.encode...
而BERT那样在训练阶段使用[MASK]标记的做法，无论需不需要屏蔽后面的信息，推理时都需要使用[MASK]进行...
输入处理:Decoder的输入包括两部分:一是Encoder的输出(即整个输入序列的编码),二是Decoder自身的输入(通常是目标序列的已生成部分,在训练初期可以是目标序列的左移版本,即包含起始符和已知的目标词)。 掩码自注意力(Masked Self-Attention):与Encoder的自注意力不同,Decoder的自注意力机制需要加上一个掩码(Mask),以...
2.3 Decoder 论文中N也是设为6，这里和Encoder不同的地方在于第一个子模块中多头注意力出现了Mask，第...
decoder主要负责生成(generation) The decoder outputs tokens one by one, where the current output depends on the previous tokens. This process is calledauto-regressivegeneration 基本结构如下: encoder结构和decoder结构基本一致(除了mask),所以主要看decoder即可: ...
1.为什么Decoder需要Mask 机器翻译:源语句(我爱中国),目标语句(I Love China) 为了解决训练阶段和测试阶段的gap(不匹配) 训练阶段:解码器会有输入,这个输入是目标语句,就是I Love China,通过已经生成的词去让解码器更好的生成(每一次都会把所有信息告诉解码器) ...
Masked multi-head self-attention mechanism:由于是序列生成过程,所以在时刻 i 的时候,大于 i 的时刻都没有结果,只有小于 i 的时刻有结果,因此需要做 Mask。 Position-wise Feed-forward Networks全连接层:同 Encoder。 Encoder-Decoder attention 计算。不同于self-att。
问题一:为什么 Decoder 需要做 Mask 机器翻译:源语句(我爱中国),目标语句(I love China) 为了解决训练阶段和测试阶段的 gap(不匹配) 训练阶段:解码器会有输入,这个输入是目标语句,就是 I love China,通过已经生成的词,去让解码器更好的生成(每一次都会把所有信息告诉解码器) ...
2.1 Encoder-Decoder Transformer本质上是一个Encoder-Decoder架构。因此中间部分的Transformer可以分为两个部分:编码组件和解码组件 Transformer 模型(Encoder-Decoder 架构模式) 其中,编码组件由多层编码器(Encoder)组成(在论文中作者使用了 6 层编码器,在实际使用过程...