2.深度神经网络模型( Deep Learning) 3.词嵌入技术(Word Embedding) 4.Transformer模型(Multi-Head Attention) 摘要: 本文主要分析以Chat GPT为代表的大语言模型的典型架构-Transformer架构如何从简单的神经网络模型(NN)演进而来。 一、大语言模型的常见概念 神经网络模型:机器学习模型的一类,简称NN,其他常见机器学习模...
PART TWO:Introduction PART THREE:Model Architecture(详细剖析) PART FROE:Training PART FIVE:Conclusion 1. Abstract 摘要部分说了一下目前用于序列转换的模型依然是Encoder-Decoder结构的RNN或者CNN。效果比较好的是Encoder-Attention-Decoder这样的结构。 所以在这里作者基于Encoder-Decoder提出了一种完全依赖Attention机制...
Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequence aligned RNNs or convolution。和大多数seq2seq模型一样,transformer的结构也是由encoder和decoder组成。 Transformer Encoder Encoder由Nx个相同的layer组成,layer...
预训练模型(Pre-trained Model)大致可以分为两代,第一代预训练模型的学习目标是与上下文无关的分布式词嵌入(distributed word embedding),是单词级别的静态词向量,以Word2Vec, Glove, Fasttext为代表。然而,由于大多数NLP任务都超出单词理解级别,因此需要在句子级别或更高级别上对神经编码器进行预训练,这就是第二代...
在语音还有自然语言处理上的应用,其实有很多应用,你不觉得他是一个Seq2Seq model的问题,但你都可以硬用Seq2Seq model的问题硬解他 举例来说文法剖析,给机器一段文字,比如Deep learning is very powerful 机器要做的事情是产生一个文法的剖析树告诉我们deep加learning合起来是一个名词片语,very加powerful合起来,是一...
PE为二维矩阵,大小跟输入embedding的维度一样,行表示词语,列表示词向量;pos 表示词语在句子中的位置;dmodeld_{model}dmodel表示词向量的维度;i表示词向量的位置。因此,上述公式表示在每个词语的词向量的偶数位置添加sin变量,奇数位置添加cos变量,从而来填满整个...
可见这一部分定义了两个模型,一个是deepsc,即DeepSC文献中提到的语义通信系统;另一个是mi_net,即文献中提到的互信息估计网络( mutual information estimation model),因为这个网络的论文我还没细看,因此在这里就先不做过多讲解,把注意力集中在语义通信系统中。然后这一部分就定义了一些损失函数和优化器,损失函数采...
Transformer 最早发源于自然语言处理领域(NLP),以一个非常惊人的标题 “Attention is All You Need” ...
上面呈现的 DALL·E 2 生成的图像取自一些 OpenAI 员工,例如 @sama、@ilyasut、@model_mechanic 和 openaidalle。大规模语言模型 (LLM)语言模型有多种用途。它们可用于预测句子中的下一个单词或字符、总结一段文档、将给定文本从一种语言翻译成另一种语言、识别语音或将一段文本转换为语音。开玩笑地说,发明 ...
2. Transformer Language Model architecture Language Model architecture 架构将把输入序列的初始部分,如一个文本句子作为输入,并通过预测后面的句子来生成新的文本。一个 Language Model architecture 头接受 Transformer 的输出作为 head 的输入,产生关于词表中每个词的概率输出。概率最高的词成为句子中下一个词的预测...