答案就藏在它的Encoder-Decoder架构中。 一、Transformer概览 Transformer模型由两大部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入数据(如一句话)转换成一种中间表示(通常称为embeddings),而Decoder则根据这种中间表示生成目标输出(如另一语言的句子)。这种架构使得Transformer能够处理序列到序列(...
1. 把“我/爱/机器/学习”embedding后输入到encoder里去,最后一层的encoder最终输出的outputs [10, 512](假设我们采用的embedding长度为512,而且batch size = 1),此outputs 乘以新的参数矩阵,可以作为decoder里每一层用到的K和V; 2. 将<bos>作为decoder的初始输入,将decoder的最大概率输出词 A1和‘i’做cros...
1. 把“我/爱/机器/学习”embedding后输入到encoder里去,最后一层的encoder最终输出的outputs [10, 512](假设我们采用的embedding长度为512,而且batch size = 1),此outputs 乘以新的参数矩阵,可以作为decoder里每一层用到的K和V; 2. 将<bos>作为decoder的初始输入,将decoder的最大概率输出词 A1和‘i’做cros...
encoder 由一堆 encoder 层组成,类似于计算机视觉中堆叠的卷积层。decoder也是如此,它有自己的 decoder 层块。 encoder 的输出被馈送到每隔 decoder 层,然后 decoder 生成序列中最可能的下一个 token 的预测。然后,此步骤的输出被反馈到 decoder 以生成下一个 token,依次类推,直到到达特殊的序列结束(End of Seque...
与Encoder相对应的是Decoder,它负责根据Encoder的输出生成一个输出序列。Decoder的输入包括Encoder的输出和前面已经生成的部分输出序列。它的主要任务是预测下一个单词,直到整个序列生成完成。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...
数据从输入到encoder到decoder输出这个过程中的流程(以机器翻译为例子): encoder 对于机器翻译来说,一个样本是由原始句子和翻译后的句子组成的。比如原始句子是: “我爱机器学习”,那么翻译后是 ’i love machine learning‘。 则该一个样本就是由“我爱机器学习”和“i love machine learning” 组成。
Transformer模型设计成编码器输出key和value，解码器输出query，主要是为了实现高效的序列处理能力和长距离...
输出(Auto-Regressive)；encoder的输出是encoder对Transformer原始输入处理编码后得到的结果，其输入到decoder...
encoder-decoder attention layer 对decoder 层块的输出 Key 和 Value 向量执行多头关注,其中 decoder 的中间表示充当 Query。通过这种方式,encoder-decoder注意力层学习如何关联来自两个不同序列(例如两种不同语言)的 token。decoder可以访问每个块中的encoder Key 和 Value。