Transformer 工作流程:通俗易懂的解释
想象一下,你在参加一个创意写作班,你和其他几位同学一起写一篇故事。老师会让每个人轮流写一段,但在写之前,你们可以参考之前同学写的内容。这有点像 Transformer 的工作流程。让我们一步步来解释。
编码器(Encoder)
1. 输入嵌入层(Input Embedding)
首先,你们每个人写的段落会被转换成一系列数字,就像把每个词变成一组独特的代码。这些代码让计算机能够理解文本内容。
2. 位置编码(Positional Encoding)
虽然每个词变成了代码,但我们还需要知道这些词在句子中的位置。所以,我们给每个词加上一些位置信息,告诉计算机哪个词在前,哪个词在后。
3. 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention Mechanism)
接下来,我们要确定每个词的重要性。比如,你写了一句:“猫在沙发上睡觉。” 计算机会检查“猫”和“睡觉”的关系,看看它们之间有多重要。自注意力机制会给每对词打分,分数越高,表示它们关系越密切。多个头(Heads)同时做这件事,以便从不同角度看待词与词之间的关系。
4. 前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)
然后,这些信息会经过一个神经网络,就像经过一个“思考器”,它会进一步处理这些关系,提取出更有用的特征。
5. 残差连接和层规范化(Residual Connection and Layer Normalization)
为了让计算过程更加稳定,我们会加入一些捷径,让信息可以绕过某些处理步骤(残差连接),并对结果进行标准化(层规范化),确保每一步的输出都在一个合理的范围内。
编码器的每一层都会重复上述步骤,逐步提炼出更高级的特征。
解码器(Decoder)
1. 输入嵌入层和位置编码
解码器的开始部分与编码器类似,把要生成的目标句子(比如,翻译成另一种语言的句子)也转换成代码,并加上位置信息。
2. 掩码多头自注意力机制(Masked Multi-Head Self-Attention Mechanism)
在生成过程中,我们不想让当前生成的词看到未来要生成的词。所以我们使用掩码技术,确保当前词只能看到已经生成的词。就像你写作时,只能参考之前同学写的部分,不能提前看到他们接下来会写什么。
3. 多头注意力机制(Multi-Head Attention Mechanism)
解码器还会参考编码器生成的内容。就像你可以看看之前同学写的段落(编码器输出),结合自己已经写的部分(解码器输入),继续写下去。
4. 前馈神经网络、残差连接和层规范化
接下来的步骤与编码器类似,进一步处理信息,让生成的内容更加自然、流畅。
解码器的每一层也会重复这些步骤,逐步生成完整的句子。
输出层
- 线性变换和 Softmax
最后,解码器的输出会通过一个线性层,然后通过 Softmax 层,把结果转换成词的概率分布,最终生成一个词。就像你每次写一句话时,从一大堆可能的词中选择最合适的那个。
总结
- 输入序列 通过编码器处理,生成上下文表示。
- 解码器 使用这些上下文表示和已生成的部分句子,逐步生成完整句子。
- Transformer 通过自注意力机制,高效地理解和生成自然语言,确保每个词都能与上下文紧密联系,并且能够并行处理,提高效率。
通过这些步骤,Transformer 模型能够高效、准确地理解和生成自然语言,使得机器翻译、文本生成等任务更加出色。
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