transformer解码器的输出结果含义
时间: 2024-06-08 08:04:30 浏览: 13
Transformer解码器的输出结果通常是一个序列的概率分布,这个分布反映了模型对于给定输入和前几层解码器隐藏状态生成下一个词的可能性。在语言建模或机器翻译任务中,每个时间步的输出表示为一个词汇表大小的向量,其中每个元素对应一个词,值的大小表示该词出现的概率。
具体来说,解码器会预测下一个词的条件是基于编码器传递的上下文信息以及已经生成的词语序列。在训练过程中,模型会根据实际的下一个词(标签)更新参数,而在预测阶段,我们通常选择概率最高的词作为下一个预测的词,或者使用一些策略如 Beam Search 或者 Top-K sampling 来生成最可能或多样性的句子。
相关问题
transformer编码器的输出结果含义
Transformer编码器的输出结果通常是一个序列级别的表示,每个位置的输出对应输入序列中该位置的一个“编码状态”。这个状态包含了从当前位置及其上下文获取到的所有信息的抽象表示。这个输出结果经过多层自注意力和前馈神经网络(FFN)的处理,每一层都会对信息进行不同层次的抽象和融合。
具体来说,编码器的每个位置会得到一个固定维度的向量,这个向量包含了该位置单词的意义、与其他位置词语的关系(通过自注意力机制)以及整个句子的全局语义(通过编码器的结构)。这些向量在下游任务中,如文本分类、机器翻译、情感分析等,会被用作特征输入到模型的其它部分进行进一步处理。
描述Transformer解码器的输出层构成
Transformer解码器的输出层由一个全连接层和一个softmax层组成。全连接层将解码器的最后一个隐藏状态作为输入,将其映射到一个高维向量空间中。然后,softmax层将这个向量空间中的每个向量转换为一个概率分布,表示每个词在当前上下文中出现的概率。最终,输出层会选择概率最高的词作为解码器的输出。