transformer基本结构

转载 已于 2022-09-08 09:36:48 修改 · 178 阅读 · 1 ·
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#transformer #深度学习 #人工智能

于 2022-09-07 17:32:32 首次发布
本文汇总了21个关于Transformer的重要面试问题，包括BERT和GPT的特性。BERT作为Transformer的双向编码器，擅长理解上下文；而GPT则作为解码器，常用于生成任务。Transformer因其在自然语言处理领域的广泛应用，成为面试中的热门话题。
茉莉_Molly
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transformer的基本结构和工作原理，多头自注意力机制的作用是什么，为什么使用位置编码？
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Transformer 架构是现代大模型的基石，下面我从结构、原理、多头自注意力、位置编码四个方面做一个清晰的解释。Transformer 由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 两部分组成：每个 Encoder Block 包含两层：加上：结构类似于 Encoder，但多了一层：以文本生成为例：注意力机制的核心是：当前词应该关注哪些其它词，通过加权求和的方式融合信息。公式核心： [Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V][ \text{Attention}(Q
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Transformer入门介绍篇，分别介绍了Transformer的总体结构与每个模块的实现原理
Transformer(二)--论文理解：transformer 结构详解
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文章目录1. transformer的基本结构2. 模块详解2.1 模块1：Positional Embedding(以下简称PE模块）：2.2 模块2：Multi-Head Attention(多头注意力机制)2.2.1 Scaled Dot-Product Attention（缩放的点积注意力机制）2.2.2 Multi_Head（多头机制）2.3 模块3：ADD2.4 模块4：Layer Normalization2.5 模块5：Feed Forward NetWork2.6 模块6：Masked M
解析Transformer基本结构与实现
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Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出的，用于NLP的各项任务，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。Transformer由于可并行、效果好等特点，如今已经成为机器翻译、特征抽取等任务的基础模块，目前ChatGPT特征抽取的模块用的就是Transformer，这对于后面理解ChatGPT的原理做了好的铺垫。
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这个部分类似于我们最开始讲的端到端模型中的注意力机制，它是为了帮助 Decoder 端每一步的生成都可以关注和整合每个 Encoder 端每个位置的信息。和 Encoder block 一样，这样的 Decoder block 也可以进行堆叠，如上图我右方标记了“Nx”。在原论文中，Decoder block 也是一共堆叠了 6 层。
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自然语言处理中的Transformer模型真正改变了我们处理文本数据的方式。Transformer是最近自然语言处理发展的幕后推手，包括Google的BERT。了解Transformer的工作原理、它如何与语言建模、序列到序列建模相关，以及它...
大模型入门到精通 | 终于把Transformer 搞懂了！（Transformer 的基本结构、核心组件）
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今天给大家分享一个超强的算法模型，TransformerTransformer 算法是由 Vaswani 等人在 2017 年提出的一种新型神经网络架构，并迅速取代了传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在许多任务中的主导地位。Transformer 算法的关键创新点是其自注意力机制，它通过自注意力机制解决了长期依赖问题，极大地提高了并行计算的效率。
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Transformer 是第一个完全依赖自注意力来计算其输入和输出表示，而不是使用序列对齐 RNN 或卷积的模型。
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是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型，叫 Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语音识别等等方向。
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05-20
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