transformer KV相乘
时间: 2023-10-03 12:06:46 浏览: 42
在Transformer模型中,KV相乘是指将Encoder输出的Key和Value进行矩阵乘法运算。首先,通过线性转换将Encoder的输出进行映射得到Key和Value,然后使用矩阵乘法将它们相乘得到Attention权重。这样可以根据Query和Key之间的相似度来加权计算Value的贡献,从而实现自注意力机制。
相关问题
transformer decoder KV
Transformer decoder中的KV表示键值对,它是通过encoder-decoder注意力机制来生成上下文表示的一部分。在decoder中,KV通常由encoder的输出经过线性变换得到。具体来说,encoder的输出被记为E=[e_1, e_2, ..., e_n],其中e_i表示第i个encoder输出的表示。然后,decoder的每个时间步t会根据当前的解码器输入和先前的解码器隐藏状态来计算注意力权重。这些注意力权重用来加权计算encoder输出的加权和,即上下文向量C_t。C_t将与当前解码器的输入向量组合,以便生成下一个时间步的隐藏状态和预测结果。
因此,KV表示encoder输出中的键值对,它们在decoder中用于计算上下文向量,并在解码过程中捕捉源语言句子的信息。
TransformER
TransformER是一个基于Transformer模型的实体关系抽取器。它是由CSDN开发的C知道团队开发的,旨在从文本中自动提取实体和它们之间的关系。
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。TransformER利用Transformer模型的强大表达能力,能够对输入文本进行编码,并学习到实体之间的关系。
TransformER的工作流程如下:
1. 输入文本预处理:将输入文本进行分词、词性标注等预处理操作。
2. 实体识别:使用命名实体识别技术,识别出文本中的实体,如人名、地名、组织机构等。
3. 关系抽取:通过Transformer模型对输入文本进行编码,学习到实体之间的关系。
4. 输出结果:将抽取到的实体和关系进行整理和展示。
TransformER在许多实际应用中具有广泛的应用,如信息抽取、问答系统、知识图谱构建等。它能够帮助用户从大量文本中快速准确地提取出有用的信息。
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