解码器负责根据编码器的输出和先前生成的部分输出序列生成目标序列。解码器采用了与编码器类似的结构,但增加了掩码自注意力层和编码器-解码器注意力层,以生成目标序列。掩码确保解码器仅使用先前的位置生成每个位置的输出。编码器-解码器注意力层则使解码器能够使用编码器的输出。通过这种结构,解码器能够生成符合上下文...
核心main 函数入口代码 :https://github.com/openai/finetune-transformer-lm/blob/master/train.py 在GPT 领域 , 代码并不是难点 , 难点是 数据的处理 和 算力 , 训练 GPT 大模型的代码量很少 ; 6、Transformer 代码示例 GPT 大模型训练 的 Transformer 代码 :具体的 GPT 大模型训练流程 , 可参考代码中的...
2、Transformer 架构的编码器和解码器 Transformer 架构 由 编码器 和 解码器 两部分组成 , 每个部分都包含 多层堆叠的 自注意力机制 和 前馈神经网络 ; 编码器 :负责 将 输入序列 转换为一系列 向量表示 ; 自注意力机制 :计算输入序列中每个位置与其他所有位置的相关性 , 来捕捉序列中的依赖关系 ; 前馈神经...