Transformer有多少层
时间: 2024-07-20 15:01:24 浏览: 186
Transformer模型是由Google在2017年提出的,其核心部分是一种自注意力机制,它最初设计用于序列到序列的学习任务,如机器翻译。原始的Transformer模型包含6个编码器层和6个解码器层。每个层又由多头自注意力、前馈神经网络(Feedforward Networks)以及残差连接(Residual Connections)组成。
然而,后来的研究者们在Transformer的基础上进行了拓展,有的模型可能会有更多的层,比如在BERT(双向Transformer)中就使用了12层或24层,而像GPT这样的预训练语言模型则有数十甚至数百层,以提高模型的表达能力和性能。
相关问题
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在Transformer模型中,Encoder和Decoder组件分别有6层,这是原始Transformer模型的默认层数。但是,实际上,Transformer的层数可以根据具体任务和数据集进行调整。如果数据集较小,则可以使用较少的层数,而如果数据集较大,则可以使用更多的层数。通常,增加层数可以提高模型的表达能力,但也会增加训练时间和计算成本。因此,需要在模型性能和计算资源之间进行权衡。
Transformer层
Transformer层是Transformer模型中的基本组成单元,由多个子层组成。每个子层都有一个残差连接和一个Layer normalization。其中,Transformer模型中的子层包括self-attention和Feed Forward Neural Network两种。self-attention用于计算输入序列中每个位置的权重,Feed Forward Neural Network则用于对每个位置的向量进行非线性变换。在Transformer模型中,encoder和decoder都由多个Transformer层堆叠而成,其中encoder层和decoder层的数量都是6个。通过这种方式,Transformer模型可以更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系,从而在机器翻译等任务中取得了很好的效果。
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