编码器-解码器注意力层允许解码器的每个位置都能关注编码器的整个输出序列,编码器的输出连接到解码器每个解码层的encoder-decoder-Attention模块上,作为该模块的K、V。前面的Masked self-Attention的输出作为该Attention模块的Q。 - 功能:这个子层通过注意编码器的输出来帮助解码器集中于输入序列的相关部分,从而生成正确...
先decoder看输入: 第一个Muti-Head Attention(带掩码的)的输入是上一时刻decoder的输出(第一次可以理解为空); 第二个Muti-Head Attention的输入有两部分:encoder输出的Z和上一步输出的内容;所以这里又叫做encoder-decoder层;以基础Muti-Head Attention图为例: 通过ecoder输出的Z计算K、V信息矩阵; 在看decoder输出:...
Position-wise Feed-forward Networks全连接层:同 Encoder。 Encoder-Decoder attention 计算。不同于self-att。 Encoder-Decoder attention与self-att的不同: 前者的q来自解码的输入,kv来自编码输出;后者的qkv来源均是编码的输入。 3.Transformer在GPT和BERT中的应用? GPT 中训练的是单向语言模型,其实就是直接应用 ...
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,在实际使用过程中你可以尝试其他层数)。解码组件也是由相同层数的解码器(Decoder)组成(在论文也使用了 6 层)。 编码器/解码器组成 每个编码...
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: ...
随着层数加深到60层encoder，12层decoder，如果不用Admin初始化方法，模型不再收敛；使用Admin方法后，模型收敛并且BIEU相比标准的Transformer模型提升了2.5. 说明加深标准的Transformer训练是可行并且有效的。值得注意的是，在标准的Transformer的基础上使用Admin初始化方法也带来了一定的提升。Table2列出了当前一些最好的...
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义...
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...
Transformer模型的核心由Encoder和Decoder两部分组成,它们分别负责处理输入序列并生成输出序列。而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)...
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: