在Keras实现的Transformer源码中(github:attention-is-all-you-need-keras),decode_batch_greedy函数以Greedy Search贪婪搜索策略为基础,实现了Transformer的逐位预测过程。 defdecode_batch_greedy(src_seq,encode_model,decode_model,start_mark,end_mark,max_len=128):... 函数的输入如下: src_seq:输入的待翻译文...
常见的解码策略包括: 贪婪解码(Greedy decoding),简单来说,就是选取具有最大 logit 的token,在选择最终的 token 之前,也可以对 logits 进行一些变换(如重复惩罚(repetition penalty))。 抽样解码(Sampling decoding),模型的 logits 被看作是一个多项分布,采用该分布进行抽样。换句话说,就是通过抽样从词汇表(vocabul...
- 单独由 Decoder 构成的LLMs 代表是 GPT 系列,此结构目前也是大模型的主流 - 其它 LLMs 则由 Encoder + Decoder 组合而成,比如 T5 进一步地,Encoder 和 Decoder 分别由 6 个一模一样的encoder 或 decoder 模块重复堆叠而成。这个数字 6,是《Attention is All You Need》中的安排,现实中换成其它数字的实践...
常见的解码策略包括: 贪婪解码(Greedy decoding),简单来说,就是选取具有最大 logit 的token,在选择最终的 token 之前,也可以对 logits 进行一些变换(如重复惩罚(repetition penalty))。 抽样解码(Sampling decoding),模型的 logits 被看作是一个多项分布,采用该分布进行抽样。换句话说,就是通过抽样从词汇表(vocabul...
2.3 Encoder和Decoder都包含输入模块 此外有一个点刚刚接触Transformer的同学可能不太理解,编码器和解码器两个部分都包含输入,且两部分的输入的结构是相同的,只是推理时的用法不同,编码器只推理一次,而解码器是类似RNN那样循环推理,不断生成预测结果的。
decoder会输出分数高的那一个,在下图中会输出ABB,每次找分数最高的当做输出叫做greedy decoding。 比较红色和绿色的路发现绿色的路是比较好的。 二、总结 以上就是所学的内容,通过学习主要是了解了transformer 的encoder架构和decoder架构。
然后一般取概率最高(GreedySearch)的当成此刻的输出,这里是“机”,然后将这个“机”输入到Decoder中,此时Decoder根据前面的两个输入又生成一个输出,取最最大概率对应的单词,假设是“器”,接着把“器”再输入到Decoder,又会产生一个新的单词,依此类推。
一种是贪心算法(greedy decoding):模型每次都选择分布概率最高的位置,输出其对应的单词。 另一种方法是束搜索(beam search):保留概率最高前两个单词(例如,“I”和“a”),然后在下一步继续选择两个概率最高的值,以此类推,在这里我们把束搜索的宽度设置为2,当然你也可以设置其他的束搜索宽度。
int() & casual_mask(decoder_input.size(0)), 'label': label, 'src_text': src_text, 'tgt_text': tgt_text } 验证循环 现在我们将创建两个函数用于验证循环。验证循环对于评估模型在训练期间没有见过的数据上的性能至关重要。 我们将定义两个函数。第一个函数 greedy_decode 给出了模型的输出,通过...
这种方法叫做贪婪解码(greedy decoding)。另一种方法是每个时间步保留两个最高概率的输出词,然后在下一个时间步,重复执行这个过程:假设第一个位置概率最高的两个输出的词是”I“和”a“,这两个词都保留,然后根据第一个词计算第二个位置的词的概率分布,再取出 2 个概率最高的词,对于第二个位置和第三个位置...