transformer从右往左
时间: 2023-09-29 21:06:35 浏览: 47
在Transformer中,从右往左的过程通常是指Decoder部分的解码过程。在Decoder中,每个位置的词只能看到前面的词的状态,因此是一个单向的Self-Attention结构。这意味着在生成每个位置的词时,模型只能依赖于已经生成的左边的词,而不能看到右边的词。这种单向的结构使得Decoder在生成句子的过程中保持了语法上的正确性和顺序性。通过这种方式,Transformer模型能够生成符合语法规则的连贯句子。所以,从右往左的过程在Transformer中主要涉及到Decoder部分的解码过程。
相关问题
GPT(从左到右的单向Transformer)
GPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI开发的大型语言模型,它基于Transformer架构,特别设计用于生成文本。Transformer是一种自注意力机制的神经网络,其关键特点是能够并行处理输入序列的每个部分,从而实现高效的序列建模。
在单向Transformer中,从左到右的处理意味着模型只能看到前面的信息,不能依赖后续的上下文。例如,在自然语言理解任务中,GPT会根据前面的单词预测下一个单词,而不会考虑后面可能的影响。这种设计允许模型在没有循环连接的情况下训练,简化了计算并促进了并行化。
以下是GPT模型工作的一个简化示例:
1. 输入序列:`I love`
2. GPT会基于前两个词(`I`和`love`)计算隐藏状态,预测下一个词可能是`dogs`。
3. 预测结果:`I love dogs`
在实际应用中,GPT通常通过逐词或逐字符的方式生成文本,每个时间步只使用当前位置之前的信息来决定当前的输出。
往vqa加transformer
在VQA(视觉问答)中加入Transformer模型对于提高模型的性能是有益的。因为Transformer模型广泛采用强大的注意机制,它可以更好地建模VQA任务中的内部和通道间的交互。一种常见的方法是将Transformer与BERT式的预训练相结合,这可以进一步增强模型的表达能力和推理能力。
通过引入Transformer模型,VQA模型可以更好地捕捉到视觉和语言之间的关联信息。在基于Transformer的VQA模型中,注意力机制被用来对视觉和语言信息进行交互和对齐,从而提高了模型的推理能力。此外,通过分析注意力的使用方式,可以了解VQA模型是如何编码各种视觉语言信息的。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![apk](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)