transformer自回归

transformer自回归是指在Transformer模型中，解码器部分的每个时间步都依赖于前面的输出。具体地说，解码器在生成下一个单词时，会将之前生成的单词作为输入，并结合自注意力机制来注意输入序列中的不同位置的关联信息。这种自回归的方式使得Transformer能够生成与输入序列相关的输出序列。

相关问题

transformer encoder自回归

transformer encoder自回归是指在Transformer模型中，Encoder部分使用的一种自回归方法。自回归是指在生成序列时，每个位置的输出都依赖于之前已生成的位置。在transformer encoder中，每个位置的输出是通过对之前位置的所有输出进行加权求和得到的。这个权重是通过self attention机制计算得到的，它能够对输入序列中的不同位置进行关注，从而捕捉到输入序列的各种关系和依赖。

Transformer非自回归

Transformer非自回归是一种改进的Transformer模型，用于解决自回归Transformer模型中的生成速度慢的问题。在传统的自回归Transformer中，每个生成的词都依赖于前面已生成的词，因此生成过程是串行的，无法并行化，导致生成速度较慢。

而非自回归Transformer则通过引入并行化机制来提高生成速度。它不再依赖于前面已生成的词，而是同时生成所有位置的词。具体来说，非自回归Transformer将输入序列进行随机排列，并在每个位置上进行独立的预测。这样一来，生成过程可以并行进行，大大提高了生成速度。

然而，非自回归Transformer也存在一些问题。由于不再依赖于前面已生成的词，生成的结果可能会出现不连贯或不合理的情况。为了解决这个问题，研究者们提出了一些改进方法，如使用掩码机制来限制每个位置只能看到前面已生成的部分，或者引入迭代机制来逐步完善生成结果。

总结一下，非自回归Transformer是一种改进的Transformer模型，通过并行化生成过程来提高生成速度。然而，由于不依赖于前面已生成的词，可能会导致生成结果的不连贯或不合理。相关问题如下：