Transformer 嵌入中的SOTR
时间: 2024-05-26 17:09:41 浏览: 223
SOTR是一种基于Transformer模型的文本嵌入方法,其全称为Self-supervised Object Token Representation。SOTR是一种无监督的学习方法,它通过对未标注的文本数据进行训练,从而得到高质量的文本嵌入表示。SOTR的核心思想是使用Transformer模型来对文本序列进行编码,然后使用自监督任务来优化模型参数。
在SOTR中,模型首先将文本序列中的每个词转换成一个对象,然后使用Transformer模型对这些对象进行编码。具体来说,SOTR采用了一种叫做Object Attention的机制,该机制可以捕捉文本序列中不同单词之间的关系。在编码完成后,SOTR还会对所有编码结果进行聚类,以便将相似的对象归为同一类别。
SOTR采用了两种不同的自监督任务来优化模型参数,分别为Masked Object Prediction和Object Relation Prediction。其中,Masked Object Prediction任务要求模型根据输入序列中的上下文信息来预测被屏蔽的对象;而Object Relation Prediction任务则要求模型根据输入序列中对象之间的关系来预测它们之间的关系类型。
相关问题
Transformer 嵌入中的ISTR
在Transformer模型的嵌入层中,存在一个叫做"Isotropic Positional Embedding"(简称ISTR)的方法,用于为每个位置的嵌入向量分配一个不同的位置编码。ISTR的主要思想是将位置编码视为一个连续的函数,通过函数的参数来控制编码的形状,使得模型可以更好地捕捉位置信息。相比于传统的位置编码方式(如sine/cosine position encoding),ISTR能够更好地适应不同的序列长度,并且在翻译等任务中取得了较好的效果。需要注意的是,ISTR并非Transformer模型的必要组成部分,不同的Transformer实现可能使用不同的嵌入方式。
transformer中的位置嵌入
在Transformer模型中,位置嵌入是一种用于处理序列信息的技术。由于Transformer模型没有显式的位置信息,位置嵌入的作用是为输入序列中的每个位置提供一个表示其相对位置的向量。
位置嵌入通常是通过将位置信息编码为固定长度的向量来实现的。一种常见的方法是使用正弦和余弦函数来生成这些向量。具体而言,对于每个位置i和每个维度j,位置嵌入向量的计算公式如下:
PE(i, 2j) = sin(i / 10000^(2j/d_model))
PE(i, 2j+1) = cos(i / 10000^(2j/d_model))
其中,PE(i, 2j)表示位置i和维度j的正弦值,PE(i, 2j+1)表示位置i和维度j的余弦值。d_model表示Transformer模型中的隐藏层维度。
生成位置嵌入后,它们会与输入序列的词嵌入进行相加,以获得包含位置信息的输入表示。这样,Transformer模型就能够在处理序列时考虑到每个位置的相对距离。
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