55、深入理解嵌入层、注意力机制与Transformer架构

深入理解嵌入层、注意力机制与Transformer架构

1. 嵌入层与微调

在自然语言处理领域，ELMo以及像通用语言模型微调（ULMFiT）这类算法，通常是在通用数据库上进行训练的，这些数据库包含书籍和网络文档等。然而，当我们将它们应用于特定的下游任务，如医疗或法律应用时，就需要对其进行微调。以下是进行微调的步骤：
1. 收集特定领域的数据 ：从医疗或法律应用等目标领域收集额外的示例数据。
2. 模型微调 ：使用收集到的特定领域数据对预训练的模型进行微调。
3. 生成专业嵌入 ：微调后，模型会生成一套包含特定领域专业语言的嵌入，这些嵌入会根据该领域专业行话中的特殊含义进行聚类。

2. 注意力机制的概念

注意力机制是自然语言处理中的一个重要概念，它能够让我们将资源集中在输入中最重要的部分，从而提高翻译等任务的效率和准确性。

2.1 传统翻译的问题

在传统的翻译过程中，当翻译一个句子时，我们通常会考虑句子中的所有单词。但实际上，在翻译某个特定单词时，并非句子中的每个单词都具有同等的重要性，甚至有些单词可能与当前翻译的单词无关。例如，在翻译句子 “I saw a big dog eat his dinner” 中的 “dog” 时，“saw” 这个单词对 “dog” 的翻译可能没有太大影响；而要准确翻译代词 “his”，则需要将其与 “big dog” 联系起来。

2.2 注意力机制的作用

如果我们能够确定输入中每个单词会对翻译产生影响的其他单词，就可以只关注这些相关单词