Transformer、MOE架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初被用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言模型。它的核心思想是将输入序列映射到一个高维空间中，然后通过自注意力机制来计算每个位置与其他位置的关系，从而实现对整个序列的编码和解码。

MOE（Mixture of Experts）架构是一种用于处理大规模数据和复杂任务的神经网络架构。它将神经网络分成多个子网络（专家），每个子网络负责处理输入数据的不同部分或方面。然后，一个门控网络（调度器）根据输入数据的不同特征来选择哪个子网络来处理输入数据。MOE架构可以有效地提高神经网络的性能和可扩展性。

相关问题

Transformer 模型架构

Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型架构，其中包括编码器和解码器。编码器由多个Transformer Encoder block组成，每个block由多个子模块组成，包括self-attention、feed-forward neural network和add & norm模块。编码器的作用是将输入序列转换为一系列高级特征表示。解码器也由多个Transformer Encoder block组成，但在解码器中，还包括一个额外的self-attention层，用于处理解码器端的输入。Transformer模型的核心是self-attention机制，它能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。通过使用多头注意力机制，Transformer能够同时关注输入序列的不同部分，从而提高模型的表达能力。相比于传统的RNN/LSTM模型，Transformer具有并行计算的优势，能够更快地处理长序列数据，并且能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。因此，Transformer被认为是一种可以代替seq2seq模型的有效架构。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【自然语言处理】BERT,Transformer的模型架构与详解](https://blog.csdn.net/weixin_39574469/article/details/119737703)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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transformer的架构

Transformer架构由编码器和解码器两部分组成。编码器和解码器都由多个堆叠的注意力机制和前馈神经网络组成。编码器将输入序列转换为一系列隐藏状态，解码器则利用这些隐藏状态生成输出序列。

编码器的每个注意力机制都将当前位置的隐藏状态与所有输入位置的隐藏状态进行比较，以计算该位置的注意力分数。得分越高，该位置的隐藏状态对当前位置的输出的贡献就越大。这些注意力分数经过softmax函数进行归一化，并用它们对输入序列中的所有隐藏状态进行加权平均。这个加权平均向量成为编码器在该位置的输出。

解码器在每个位置生成输出时，也使用注意力机制来计算与编码器中的每个位置的注意力分数。但是，它还会使用另一个注意力机制来计算前一个位置的隐藏状态与编码器中的每个位置的注意力分数。这两个注意力分数的加权平均向量将作为解码器在该位置的输出。最终的输出序列是通过softmax函数将每个位置的输出向量转换为概率分布。