Decoderde的任务是生成文本序列,需要注意的是解码器是自回归的,Decoder部分主要包括:Masked Multi-Head Attention 具有掩码的多头注意力机制 / Multi-Head Attention 多头注意力机制 / Feed Forward 前馈网络 / 分类器。 Q:什么是自回归?A:在Transformer模型中,自回归任务指的是一种序列生成任务,其中模型在生成每个新...
网络结构 输入部分 输出部分 编码器部分 解码器部分 结构详解 嵌入层(Embedding) 位置编码器(Positional Encoding) 层规范化(Layer Norm) 带掩码自注意力层(Masked Multi-head attention) 编码器到解码器的多头注意力层 网络结构自从2017年的那篇著名文章《Attention...
是不是觉得transformer就是一个杂糅体,将各个模型的优点都汇总到一起,什么残差网络,attention,编码解码器啊这些,还有word之前的前后位置信息也作为特征。 注意:图中有一个(掩蔽)掩码多头注意力,我们看看gpt的作用解释 Transformer模型中的掩码多头注意力(Masked Multi-Head Attention)是一种特殊的多头注意力机制,它通过...
编码器-解码器的Cross Attention疑问二解答:Cross Attention、Multi-Head Attention实际上说的是也同一件事,从不同维度解答两个不同序列之间如何进行注意力转移。图上标注Multi-Head Attention强调需要多个头进行注意力转移计算。 疑问三:图中编码器明明写的也是Masked Multi-Head Attention,怎么就说是Causal Attention?
2.3.1 masked mutil-head attetion mask 表示掩码,它对某些值进行掩盖,使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask,分别是 padding mask 和 sequence mask。其中,padding mask 在所有的 scaled dot-product attention 里面都需要用到,而 sequence mask 只有在 decoder 的 self-attention 里面用到...
2.Self-Attention 那么为了解决这个问题,self-attention应运而生,它取代了RNN可以做的事情(Input是sequence,output也是sequence),它特别的地方是相比于RNN(需要按顺序执行),如下图b1到b4它是可以同时进行计算的。 下面将对self-attention以及multi-head attention的原理进行介绍,进而引出transformer模型 ...
视频地址: 03 Transformer 中的多头注意力(Multi-Head Attention)Pytorch代码实现 想飞到天上去放羊 粉丝:1文章:1 关注# 修改后的多头注意力 class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, d_k): super(SelfAttention, self).__init__() self.d_k = d_k # 因为自注意力的QKV是x乘以Wq,Wk,...
2.3.1 masked mutil-head attetion mask 表示掩码,它对某些值进行掩盖,使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask,分别是 padding mask 和 sequence mask。其中,padding mask 在所有的 scaled dot-product attention 里面都需要用到,而 sequence mask 只有在 decoder 的 self-attention 里面用到...
步骤2:多头拆分Multi-Head Splitting 查询、键和 值 向量被分成多个头部(在 GPT-2(小型)的情况下,分成12多个头部)。每个头部独立处理嵌入的一部分,捕获不同的句法和语义关系。这种设计有助于并行学习各种语言特征,从而增强模型的表征能力。 步骤3:Masked Self-Attention ...
可以看到decoder部分其实和encoder部分大同小异,不过在最下面额外多了一个masked mutil-head attetion,这里的mask也是transformer一个很关键的技术,我们一起来看一下。 Mask mask 表示掩码,它对某些值进行掩盖,使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask,分别是 padding mask 和 sequence mask。