这个标记器(tokenizer)是一个子词标记器(tokenizer):它对词进行拆分,直到获得可以用其词汇表表示的标记(token)。transformer就是这种情况,它分为两个标记:transform和##er。 3.3从token到输入ID 输入ID的转换由标记器的convert_tokens_to_ids()方法实现: ids=tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)print(ids)#[...
从公式上我们可以看出,在LN中,我们的xi都是减去当前该样本的均值和方差,而不是像BN一样减去了整个batch的均值和方差(分母上都加上了一个ϵ,这是防止分母为0)。简单来说LN是在每一个样本上做归一化,而BN是在一个批量上做归一化。 公式中我们还发现两个公式中都有γ和β,这两个参数分别对应了缩放和平移两...
推理过程中,每个时间步的输入,是直到当前时间步所产生的整个输出序列。 解码器与编码器的另一个不同在于,解码器有第二个注意层层,即编码器-解码器注意力层 (Encoder-Decoder-attention) 层。其工作方式与自注意力层类似,只是其输入来源有两处:位于其前的自注意力层及解码器堆栈的输出。 编码器-解码器注意力层...
The output matrix of this add and norm step will serve as the query and key matrix in one of the multi-head attention mechanisms present in the decoder part, which you can easily understand by tracing outward from the add and norm to the decoder section. 此加法和范数步骤的输出矩阵将充当解...
为了抛弃RNN step by step线性时序,Transformer使用了可以biself-attention,不依靠顺序和距离就能获得两个位置(实质是key和value)的依赖关系(hidden)。这种计算成本减少到一个固定的运算量,虽然注意力加权会减少有效的resolution表征力,但是使用多头multi-head attention可以弥补平均注意力加权带来的损失。 自注意力是一种...
为了抛弃RNN step by step线性时序,Transformer使用了可以biself-attention,不依靠顺序和距离就能获得两个位置(实质是key和value)的依赖关系(hidden)。这种计算成本减少到一个固定的运算量,虽然注意力加权会减少有效的resolution表征力,但是使用多头multi-head attention可以弥补平均注意力加权带来的损失。 自注意力是一种...
CoT 是一种让模型 「step-by-step」思考并产生更好结果的技术,名字起源于上述论文《 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 》。论文描述了发表于 2021 年 2 月的论文《Prompt Programming for Large Language Models:Beyond the Few-Shot Paradigm》中技术的具体应用。
这个模块目的是求得序列的hidden，利用的就是自注意力机制，而非之前RNN需要step by step算出每个hidden。然后经过一些norm和d 梯度消失问题。（后面代码实现和上图在实现顺序上有一点出入）(3)在EncoderLayer里面再进入Feed-Forward前馈神经网络，实际上就是做了两次dense，linear2(activation(linear1))。然后同上经过...
预测长输出的速度骤降:动态的decoding会导致step-by-step的inference非常慢。 本文的重大贡献 本文提出的方案同时解决了上面的三个问题,我们研究了在self-attention机制中的稀疏性问题,本文的贡献有如下几点: 我们提出Informer来成功地提高LSTF问题的预测能力,这验证了类Transformer模型的潜在价值,以捕捉长序列时间序列输出...
2.Attention Is All You Need — Step by Step Walkthrough 2.1 总体结构 Transformer的结构也采用了 Encoder-Decoder 架构。但其结构更加复杂,论文中Encoder层由6个Encoder堆叠在一起,Decoder层也一样。 从整体来看,encoder将输入序列做了一个复杂的、使用了高阶信息的embedding;然后解码器采用该embedding,同时还根据...