self.embedding : Embedding layer

在深度学习中，Embedding Layer是一种常用的层类型，用于将输入的离散化的符号（如单词、字符等）转换成连续的向量表示。在自然语言处理中，Embedding Layer被广泛应用于词嵌入（Word Embedding）的生成。一个Embedding Layer可以将每个离散化的符号映射到一个向量空间中的唯一向量，这个向量可以被用来表示这个符号在语言模型中的语义信息。

在代码中，self.embedding是一个Embedding Layer，用来将输入的token_ids（即输入的文本序列）转换成对应的向量表示。这个向量表示可以被用来训练模型或者进行后续的文本处理任务。

相关问题

self.embedding怎么定义

在PyTorch中，一个Embedding Layer可以通过`torch.nn.Embedding`类来定义。在ChitGPT中，self.embedding的定义如下：

self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)

这里，`vocab_size`表示词汇表的大小，即模型可以接受的最大token数量；`hidden_size`表示每个token被映射到的向量表示的维度。

在模型的前向传播过程中，输入的token_ids会被传入self.embedding中进行embedding，代码如下：

input_embeds = self.embedding(token_ids)

这里，`token_ids`表示输入的token序列，`input_embeds`表示通过Embedding Layer映射后得到的向量表示。

def forward(self, test_input): enc_output = self.embedding(test_input) for enc_layer in self.encoders: enc_output = enc_layer(enc_output) class_token_embed = enc_output[:, 0]

在这个forward函数中，首先将输入test_input通过embedding层进行编码得到enc_output。然后通过遍历encoders列表，将enc_output输入到每个encoder层中进行编码。最后，取出enc_output中的第一个位置的token（class_token_embed）作为输出。