序列通过Transformer
时间: 2024-06-13 18:03:17 浏览: 9
在Transformer模型中,序列(sequence)的处理是其核心组成部分。Transformer是一种用于自然语言处理(NLP)的神经网络架构,由维韦克·贾扬特兰(Vaswani et al.)于2017年提出[^4]。它不依赖于传统的循环(RNN)或卷积结构,而是利用自注意力机制(Self-Attention)来处理序列。
自注意力允许模型对输入序列中的每个位置与所有其他位置进行并行计算,这显著提高了模型处理长距离依赖的能力[^4]。以下是处理序列的一般步骤:
1. **编码器(Encoder)**:输入序列被分词并转化为一系列嵌入(Embeddings),然后通过多层Transformer编码器块(Encoder Blocks)。每个块包含自注意力层(Self-Attention)、前馈神经网络(Feedforward Networks)以及残差连接(Residual Connections)和层归一化(Layer Normalization)[^4]。
2. **自注意力层**:在这个层中,模型计算输入序列中每个元素与所有其他元素之间的注意力权重,形成一个注意力分布,表示不同元素的重要性。
3. **多头注意力(Multi-Head Attention)**:将注意力分成多个“头”(Heads),每个头关注序列的不同方面,然后将结果合并。
4. **解码器(Decoder)**:对于序列到序列的任务,如机器翻译,会有额外的解码器层,遵循类似的结构,但通常有额外的掩码(Masking)以避免模型看到未来的输入。
5. **输出和预测**:经过编码器和可能的解码器后,模型生成对序列的表示,然后用于分类、回归或其他任务的预测。
```markdown
- 自注意力层: `self_attention(query, key, value) -> output`[^4]
- 多头注意力: `multi_head_attention(Q, K, V) -> multi_head_output`[^4]
- 解码器: `decoder_input, encoder_output -> decoder_output`[^4]
```
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