单尺度（局部）表示没有token聚合，只有窗口注意力并且只有一个尺度，而单尺度（全局）表示聚合率足够大...
token是什么？实物货币时代：现钞硬币 数字经济时代：价值标识 计算机系统时代：使用许可（令牌）AGI时代：...
nlp transformer token是什么 nlp中token NLP数据预处理 前言 常见的数据预处理 Tokenisation lowercase and true-casing stopwords removal Stemming and Lemmatisation 前言 如何成为一个优秀的NLP工程师,it’s not all about training! 很多小伙伴的模型在训练集上表现良好,却在测试集上表现欠佳,有的小伙伴甚至连训...
5. 为什么说Transformer可以代替seq2seq? seq2seq缺点:这里用代替这个词略显不妥当,seq2seq虽已老,但始终还是有其用武之地,seq2seq最大的问题在于将Encoder端的所有信息压缩到一个固定长度的向量中,并将其作为Decoder端首个隐藏状态的输入,来预测Decoder端第一个单词(token)的隐藏状态。在输入序列比较长的时候,...
后者是指每一个token生成的向量维度,也就是每一个token使用一个序列长度为512的向量表示。人们常说,Transformer不能超过512,否则硬件很难支撑;其实512是指前者,也就是token的个数,因为每一个token要做self attention操作;但是后者的512不宜过大,否则计算起来也很慢。
在self-attention中,Q=K=V,序列中的每个单词(token)和该序列中其余单词(token)进行attention计算。self-attention的特点在于无视词(token)之间的距离直接计算依赖关系,从而能够学习到序列的内部结构,实现起来也比较简单 3、self-attention为什么要使用Q、K、V?
3.1 self-attention是什么? 「self-attention」,也叫 「intra-attention」,是一种通过自身和自身相关联的 attention 机制,从而得到一个更好的 representation 来表达自身,self-attention 可以看成一般 attention 的一种特殊情况。在 self-attention 中, ,序列中的每个单词(token)和该序列中其余单词(token)进行 attenti...
假设target序列有m个token,那么可以构建m*m的矩阵,以主对角线为界,上三角的元素设置为-INF,这样在后续的softmax中其attention值趋于0,做到了mask的效果,并且mask操作是在计算出Q,K点积之后,softmax之前。 这里最后同样也会把每句话pad的部分都置为0来mask掉,即Padding Mask,与Encoder的操作一致。
也就是说,世界上本没什么 Embedding,有的只是 one hot。 现在我们将 token, position, segment 三者都用 one hot 表示,然后 concat 起来,然后才去过一个单层全连接,等价的效果就是三个 Embedding 相加。 因此,BERT 的三个 Embedding 相加,其实可以理解为 token, position, segment 三个用 one hot 表示的特征...