当我们输入文本的时候,数据会经过Encoders模块,将”文本”序列变成“数字”序列,然后再进入Decoders模块,从“数字”序列转换成“文本”序列。 Transformer在NLP领域大放异彩之后,在CV领域也得到了应用。这也是笔者在看到新皮质分区具备“多模态”处理能力时想到了Transformer。正如新皮质一样,Transformer也能够处理不同模态...
在长上下文的大语言模型中Transformer 架构:综述 24年2月南京大学的论文“Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey”。 目前的LLM主要是针对短文本片段进行预训练,这损害了它们处理实际场景中经常遇到长上下文提示的有效性。 本文对基于 Transformer 的 LLM 架构最...
1. Encoder-Decoder Transformer结构可以表示为Encoder和Decoder两个部分 Encoder和Decoder主要由Self-Attention和Feed-Forward Network两个组件构成,Self-Attention由Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention两个组件构成。Scaled Dot-Product Attention公式:Multi-Head Attention公式:Feed-Forward Network公式:2. ...
2. Transformer Language Model architecture Language Model architecture 架构将把输入序列的初始部分,如一...
Transformer跟之前热门的NLP模型的不同在于:它只用注意力机制联系输入和输出,完全抛弃了RNN、CNN的结构。 动机是 (1)RNN类的模型,就算使用LSTM层也不能避免vanishing gradient的问题:随着网络往后走,gradient越来越小,要走N步才能到第N个词(Path Length是N) ...
Transformer目前已经成为NLP领域的主流模型,Bert、GPT都是基于Transformer模型结构。同时,Transformer在CV领域也逐渐取得大范围的应用。对Transformer模型结构的深入细致了解非常必要。然而,Transformer的Attention计算代价较高,随着序列长度的增加计算量显著提升。因此,业内出现了很多Transformer魔改工作,以优化Transformer的运行效率...
苏剑林认为,MLP-Mxier,其实就是Synthesizer的Random模式并去掉了softmax激活。Synthesizer是去年5月Google在《Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models》论文中提出的模型。他认为,二者最大的区别仅在于MLP-Mxier做CV任务,而Synthesizer是做NLP任务的。
梳理这三个模型以及他们之间的关联将有助于读者进一步了解自然语言(NLP)领域近期的发展。其中,本文着重关注自注意力(self-attention)和交叉注意力(cross-attention)机制的共性和差异,这两者有助于读者理解Transformer模型中的编码器(encoder)和解码器(decoder)之间的差异,从而使我们更好地把握BERT和GPT之间的共性和差异...
随后,Sebastian称,在论文Layer Normalization in the Transformer Architecture中,Pre-LN表现得更好,可以解决梯度问题。这是很多或者大多数架构在实践中所采用的,但它可能导致表征崩溃。如果层归一化在注意力和全连接层之前被放置在残差连接之中,就会实现更好的梯度。Sebastian提出,虽然关于使用Post-LN或Pre-LN的...
Transformers were introduced in theAttention is all you needpaper by Vaswani, et al. from 2017. The Transformer architecture provides an alternative to theRecurrent Neural Networks(RNNS) to do NLP. Whereas RNNs are compute-intensive since they process words sequentially, Transformers don't process...