self.decode_step
时间: 2023-08-15 13:07:40 浏览: 52
在ChitGPT模型中,self.decode_step是解码器的核心部分,用于生成对下一个token的预测。具体而言,它接收上一时刻的隐藏状态h_{t-1}和上一时刻的输出token的embedding x_{t-1}作为输入,通过多层的Transformer Decoder模块进行计算,最终输出下一个token的概率分布。
下面是self.decode_step的代码实现:
```
def decode_step(self, prev, encoder_hidden_states):
"""
prev - (batch_size, hidden_size)
encoder_hidden_states - (batch_size, seq_len, hidden_size)
"""
h = prev.unsqueeze(0)
for layer in self.transformer_layers:
h, _ = layer(h, encoder_hidden_states)
logits = self.head(h.squeeze(0))
return logits
```
其中,`prev`表示上一时刻的隐藏状态,`encoder_hidden_states`表示编码器的输出,即编码器每个位置的隐藏状态。在代码中,首先将`prev`的维度增加一维,以便能够与Transformer Decoder模块进行计算。然后,通过多层的Transformer Decoder模块进行计算,最终输出下一个token的概率分布。最后,利用self.head将输出的hidden state转换为概率分布,用来预测下一个token。
注意,这里的Transformer Decoder模块和编码器中的Transformer Encoder模块类似,但是在解码器中需要进行额外的Mask操作,以确保模型只能看到当前时刻之前的token,而不能看到未来的token。