手撕transformer
时间: 2023-10-10 12:13:57 浏览: 174
手撕Transformer是指通过自己编写代码实现一个Transformer模型,而不是直接使用现有的Transformer框架或库。手撕Transformer的过程可以帮助我们更好地理解Transformer模型的原理和细节。
要手撕Transformer,首先需要了解Transformer模型的基本结构和原理。Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,每个部分又包含多个层,每个层都有自注意力机制和前馈神经网络。编码器将输入序列映射为一系列的隐藏表示,解码器则通过这些隐藏表示生成目标序列。
下面是手撕Transformer的一些步骤:
1. 定义模型的超参数,如词嵌入的维度、注意力头数、隐藏层的维度等。
2. 编写自注意力机制的代码,包括计算注意力权重、计算上下文向量等。
3. 编写前馈神经网络的代码,包括全连接层和激活函数等。
4. 定义编码器和解码器的代码,将多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠起来。
5. 实现模型的前向传播函数,将输入序列通过编码器和解码器得到输出序列。
6. 定义损失函数,常用的是交叉熵损失函数。
7. 实现反向传播函数,计算梯度并更新模型的参数。
8. 使用训练数据对模型进行训练,并调整超参数以提高性能。
相关问题
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Transformer是一种深度学习模型,最初由Google的团队在2017年提出的,用于自然语言处理任务如机器翻译和文本生成,尤其是序列到序列的学习。它引入了自注意力机制(Self-Attention),使得模型能够同时关注输入序列中的所有位置,解决了传统RNN(循环神经网络)在长距离依赖处理上的效率问题。
在面试中,关于Transformer的问题可能会涉及以下几个方面:
1. **核心组件**:询问Transformer的主要组成部分,包括编码器(Encoder)、解码器(Decoder)以及自注意力层(Multi-Head Attention)的工作原理。
2. **如何计算自注意力**:面试者可能会让你解释softmax函数、查询向量(Q)、键向量(K)、值向量(V)的作用,以及如何通过它们计算出注意力权重。
3. **残差连接(Residual Connections)和层归一化(Layer Normalization)**:这两个技术在Transformer中的作用是什么,以及它们如何帮助模型训练。
4. **Masking**:为什么要对自注意力矩阵做掩码处理,特别是在编码器-解码器结构中。
5. **优化策略**:像Adam等优化器在Transformer训练中的应用,以及可能遇到的梯度消失或爆炸问题。
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