正如我们之前讨论的,Transformer模型通过引入围绕自注意力机制的新颖方法,重塑了自然语言处理(NLP)的格局。在接下来的章节中,我们将揭开Transformer模型的核心组件,阐明其编码器-解码器架构、位置编码、多头注意力和前馈网络。 编码器-解码器架构 在Transformer的核心是其编码器-解码器架构——两个关键组件之间的共生关系,...
注意力机制的使用赋予了 Transformer 很高的潜力。Transformer 的一个应用就是BERT。 如果想快速入门Transformers,新手都可以学习下这本电子书《Transformers 快速入门》教程,教程旨在帮助自然语言处理(NLP)初学者迅速掌握 Transformers 库的用法,并通过具体实例引导读者逐步构建自己的模型,以完成各种 NLP 任务。 电子书下载...
注意力机制的使用赋予了 Transformer 很高的潜力。Transformer 的一个应用就是 BERT。BERT 代表双向编码器表示来自Transformer（BERT），用于高效地将高度非结构化的文本数据表示为向量。BERT是一个经过训练的 Transformer 编码器堆栈。主要有两种模型大小：BERT BASE和BERT LARGE。上图清楚地显示了BERT BASE和...
Transformer 通过其捕捉上下文和理解语言的能力,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。 通过注意力机制、编码器-解码器架构和多头注意力,它们使得诸如机器翻译和情感分析等任务得以在前所未有的规模上实现。随着我们继续探索诸如 BERT 和 GPT 等模型,很明显,Transformer 处于语言理解和生成的前沿。 它们对 NLP 的影响深远,...
在Transformer的核心是其编码器-解码器架构——两个关键组件之间的共生关系,分别负责处理输入序列和生成输出序列。编码器和解码器中的每一层都包含相同的子层,包括自注意力机制和前馈网络。这种架构不仅有助于全面理解输入序列,而且能够生成上下文丰富的输出序列。
在Transformer的核心是其编码器-解码器架构——两个关键组件之间的共生关系,分别负责处理输入序列和生成输出序列。编码器和解码器中的每一层都包含相同的子层,包括自注意力机制和前馈网络。这种架构不仅有助于全面理解输入序列,而且能够生成上下文丰富的输出序列。
在Transformer的核心是其编码器-解码器架构——两个关键组件之间的共生关系,分别负责处理输入序列和生成输出序列。编码器和解码器中的每一层都包含相同的子层,包括自注意力机制和前馈网络。这种架构不仅有助于全面理解输入序列,而且能够生成上下文丰富的输出序列。
前几天写了一篇文章:一文彻底搞懂 Transformer(图解+代码手撕) Transformer 已迅速成为 NLP 领域的主导架构,超越了CNN、RNN和LSTM等替代神经模型,在自然语言理解和自然语言生成任务的性能方面表现出色。 让我们快速了解一下 Transformer。 Transformer 用于学习句子中的长距离依赖关系,同时执行序列到序列的建模。