或许很多人都没有听说过这篇论文,但它是NLP中最伟大的里程碑之一,已经被引用了29K次(相比之下,Transformer为77K)。 2. Transformer和最初的注意力论文,都没有谈到通用序列计算机。 相反,两者都为了解决一个狭隘而具体的问题:机器翻译。值得注意的是,AGI(不久的某一天)可以追溯到不起眼的谷歌翻译。 3. Transfor...
Transformer模型在人工智能领域的作用非常重要,2022年底OpenAI公司推出的聊天机器人程序ChatGPT,功能令世人震惊,它能生成回答,与人聊天互动,甚至能撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等,它同样使用了多层的神经网络和自注意力机制,其设计灵感就来源于Transformer模型。
所以这篇论文最关键的贡献就是提出了一种新的Normalization方式——DeepNorm,有效解决了Transformer训练困难的问题。 其实早在2019年,就有研究者针对Transformer训练困难的问题,提出了Pre-LN来提升Transformer的训练稳定性,但是随后有人发现,Pre-LN会导致模型底层的梯度比顶层的还要大,这显然是不合理的,因此往往训练出的...
【机器翻译】transformer 2018-05-01 | ML , app , nlp , translation , 2. 主流model-研究现状 , 2. NMT , transformer | transformer机器翻译任务 Google 卷积 全连接 transformer如何机器翻译 机器翻译模型transformer 图解Transformer 在之前的博客《图解机器翻译模型:基于注意力机制的 Seq2Seq》中,我们介绍...
【导读】近期,Google公布了 AI新论文-新的transformer结构,演化transformer,更好更高效适用于小规模任务。谷歌大脑最新研究提出通过神经架构搜索寻找更好的 进化 Transformer,以实现更好的性能,在四个成熟的语言任务(WMT 2014 英德、WMT 2014 英法、WMT 2014 英捷及十亿词语言模型基准(LM1B))上的表现均优于原版 Tra...
从宏观上看Transformer 让我们从将模型看作一个单独的黑盒开始。在机器翻译中,输入是一种语言的句子,输出是翻译后的另一种语言对应的句子。 进一步深入Transformer这个黑盒,我们看到一个编码组件,一个解码组件,以及它们之间的联系。 编码组件是一堆编码器(论文中将6个编码器叠在一起——数字6没有什么特别之处,你...
关于Transformer描述正确的是: 在训练和预测过程中,解码器部分均只需进行一次前向传播。 Transformer 内部的注意力模块均为自注意力模块。 解码器部分在预测过程中需要使用 Attention Mask。 自注意力模块理论上可以捕捉任意距离的依赖关系。 答案解释 选项1:训练过程1次,预测过程要进行句子长度次 选项2:Decoder 部分的...
1950年,计算机科学家艾伦•图灵提出,面试官通过打字机与两个对象交谈,知道一个是人,另一个是机器。如果一台机器能够始终让面试官相信它是人类,我们就可以说它有能力思考,这就是著名的“图灵测试”。ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI研发的聊天机器人程序,于2022...
ChatGPT | ChatGPT(恰匹题)(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),是OpenAI 研发的聊天机器人程序 ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、...
| ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer),是美国OpenAI研发的聊天机器人程序,是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文等任务。