python预训练语言模型FFN适配器并联
时间: 2023-09-28 21:05:14 浏览: 53
适配器并联是一种在预训练语言模型中引入FFN(Feed-Forward Network)适配器的方法。在这种方法中,适配器被添加到预训练模型的层之间,以允许下游任务对特定的层进行修改,而不会影响其他层的参数。FFN适配器是一个小型的前馈神经网络,它通过调整其自身的参数来学习下游任务的特定特征。
与适配器并联不同的是,适配器串联将适配器添加到预训练模型的每一层之后,以允许每一层都可以对下游任务进行自定义修改。这种方法可以更细粒度地控制下游任务对不同层的影响,但参数量更大。
适配器并联和适配器串联都是为了在预训练语言模型中实现任务自适应能力而提出的方法,以减少对预训练参数的修改。这样可以更好地利用预训练模型的通用特征,并在下游任务上取得更好的性能。同时,适配器并联还可以提高模型的可解释性,因为每个适配器可以针对特定的层进行分析和解释。
引用:
相关问题
BART模型的FFN计算公式
BART模型的FFN全称为Feed-Forward Network,其计算公式如下:
$$\text{FFN}(x) = \text{ReLU}(W_1x + b_1) \times \text{dropout}(\text{ReLU}(W_2(\text{ReLU}(W_1x + b_1)) + b_2)) + x$$
其中,$x$表示输入向量,$W_1$和$b_1$为第一层的权重矩阵和偏置向量,$W_2$和$b_2$为第二层的权重矩阵和偏置向量,$\text{ReLU}$表示修正线性单元函数,$\text{dropout}$表示随机失活,$+$表示向量的逐元素相加。
该公式表示了一个两层的前馈神经网络,其中第一层使用ReLU作为激活函数,第二层则将第一层的输出再次输入到一个ReLU激活函数和随机失活层中,并最终与输入向量相加得到输出。
BART模型的FFN层可以看作是对输入向量进行非线性变换和特征提取的过程,有助于提高模型的表达能力和泛化能力。
transformer ffn
Transformer中的FFN指的是Feed-Forward Network,它是Transformer中的一个重要组成部分。在每个Transformer的Encoder和Decoder中,都包含了两个FFN层,分别称为前馈神经网络1(FFN1)和前馈神经网络2(FFN2)。
FFN1和FFN2的结构相同,都是一个两层的全连接神经网络,其中第一层使用ReLU激活函数,第二层则是线性变换。FFN的作用是对Transformer中的每个位置向量进行非线性变换,从而增强模型的表达能力。
在具体实现中,FFN的输入是一个维度为d_model的向量,输出也是一个维度为d_model的向量。FFN中第一层的全连接层的输出维度通常是d_ff(即前馈神经网络的隐藏层大小),第二层的全连接层的输出维度则是d_model。