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:...
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...
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，以适...
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。
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...