为什么我们不能直接将来自令牌化器的整数馈送到LSTM？

我们不能直接将来自令牌化器的整数馈送到 LSTM，因为 LSTM 是一种循环神经网络，它期望输入是连续的实值向量，而不是离散的整数。将整数作为输入传递给 LSTM 会导致不可导的操作，并且无法进行梯度反向传播以进行模型的训练。

为了解决这个问题，我们需要使用嵌入层（Embedding Layer）来将整数标记转换为连续的实值向量表示。嵌入层可以将每个整数标记映射到一个固定长度的实值向量，这个向量可以通过模型的训练过程进行学习和调整。这样，LSTM 可以接收这些嵌入向量作为输入，并在序列数据上进行处理。

嵌入层的作用是将离散的整数标记转换为连续的实值向量表示，从而使得循环神经网络（如 LSTM）能够处理序列数据并进行梯度反向传播。它帮助模型更好地理解和处理输入数据，并捕捉输入之间的语义关系。

相关问题

elmo 为什么用的是两层单向的LSTM 而不是bi-LSTM？

ELMo（Embeddings from Language Models）是一个基于深度双向语言模型（Deep Bidirectional Language Model，简称 BiLM）的词向量表示方法。ELMo使用两层单向LSTM作为BiLM的基本结构，而不是使用常见的双向LSTM。

这是因为双向LSTM在处理序列时会同时考虑正向和反向的信息，这可以帮助提取更全面、更准确的特征。但双向LSTM的计算量更大，而且在一些任务上可能过于强大，导致过拟合等问题。

相比之下，ELMo使用两个单向LSTM分别从左到右和从右到左处理输入序列，并利用它们的输出来计算每个位置的词向量表示。这种方法可以减少计算量，避免过拟合，同时还能够利用上下文中的信息来提取更好的特征。

总之，ELMo之所以使用两层单向LSTM而不是双向LSTM，是为了在保证模型效果的同时降低计算复杂度和过拟合的风险。

为什么GPT架构可以并行化加速，但是LSTM不可以？

GPT架构可以并行化加速，而LSTM不可以，主要是因为它们的计算方式不同。GPT使用了自回归模型，即在生成每个单词时，只依赖于前面已生成的单词。这种特性使得GPT可以将输入序列分成多个部分，每个部分独立地进行计算，从而实现并行化加速。

相反，LSTM是一种循环神经网络，它在每个时间步骤都需要依赖前一个时间步骤的输出。这种依赖关系导致LSTM无法简单地将序列分成多个部分并进行并行计算。每个时间步骤的计算需要等待前一个时间步骤的输出，因此无法实现完全的并行化加速。

总之，GPT的自回归模型使得其可以并行化加速，而LSTM的循环结构导致其无法进行简单的并行计算。