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:...
根据图2-8(Transformer结构图)可知,在整个Transformer中涉及到自注意力机制的一共有3个部分:Encoder中的Multi-Head Attention;Decoder中的Masked Multi-Head Attention;Encoder和Decoder交互部分的Multi-Head Attention。 ① 对于Encoder中的Multi-Head Attention来说,其原始q、k、v均是Encoder的Token输入经过Embedding后的...
总的来说,Transformer通过引入自注意力机制,改变了传统序列模型的计算方式,提高了序列建模任务的性能,并在自然语言处理领域取得了重大突破。 编码器(Encoder)和解码器(Decoder)是Transformer模型中的两个核心组件,它们共同完成了序列到序列(Sequence-to-Sequence)任务,如机器翻译、文本摘要等。 编码器负责将输入序列转换为...
BERT Transformer 使用双向 self-attention,而 GPT Transformer 使用受限制的 self-attention,其中每个 token 只能处理其左侧的上下文。双向 Transformer 通常被称为“Transformer encoder”,而左侧上下文被称为“Transformer decoder”,decoder 是不能获要预测的信息的。 双向self-attention的意思就是计算的att是针对整个句子...
模块化设计： Transformer模型的Encoder和Decoder是模块化的，这意味着可以独立地调整每个模块的层数，以...
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
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...
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 解码组件 如下图所示: 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)。如下图所示...