transformer 预训练模型
时间: 2024-01-21 07:15:17 浏览: 54
Transformer是一种经典的预训练模型,它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。它的结构包括Input Embedding、Position Embedding、Encoder和Decoder。
Input Embedding是将输入的词向量化,将每个词转换为一个向量表示。这个向量表示可以包含词的语义信息。
Position Embedding是为了解决Transformer无法处理序列信息的问题而引入的。它将输入序列中每个位置的信息编码为一个向量,使得Transformer能够捕捉到序列中的顺序信息。
Encoder是Transformer的核心部分,它由多个相同的层堆叠而成。每个层包含一个Multi-Head Self-Attention机制和一个Feed-Forward神经网络。Multi-Head Self-Attention机制能够帮助模型捕捉输入序列中的关联信息,而Feed-Forward神经网络则用于对每个位置的特征进行非线性变换。
Decoder也是由多个相同的层堆叠而成。每个层包含一个Masked Multi-Head Self-Attention机制、一个Encoder-Decoder Attention机制和一个Feed-Forward神经网络。Masked Multi-Head Self-Attention机制用于解决解码过程中的信息泄露问题,Encoder-Decoder Attention机制用于将编码器的输出与解码器的输入进行关联。
通过预训练,Transformer模型可以学习到大量的语言知识,并且可以通过微调来适应不同的下游任务,如文本分类、命名实体识别等。