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下面是在训练集上的表现 上面是在训练集上的评估效果 这是在测试集上的评估效果,模型是transformer模型,模型应该没问题,以上的是一个源序列没加结束符和加了结束符的情况。
transformer源序列做遮挡填充的自注意力,这就让编码器的输出中每个token的语… 上面是在测试集上的表现
下面是在训练集上的表现 上面是在训练集上的评估效果 这是在测试集上的评估效果,模型是transformer模型,模型应该没问题,以上的是一个源序列没加结束符和加了结束符的情况。
transformer源序列做遮挡填充的自注意力,这就让编码器的输出中每个token的语义表示变成了整个序列的token的加权和形式,也就带上了整个序列的信息,只不过因为token不同或者位置不同,形成的信息也不同,解码器跨注意力在query编码器输出时,其中每个目标输入序列的每个token查询到的编码器输出部分,也就带了编码器整个序列的信息,transformer解码器依此来预测下个token是 啥?在训练中,损失反向传播,所以编码器和解码器 token嵌入语义向量一直 在变,最终形成每个token语义都具有特定的信息,是这样吗
你的理解非常准确基本上概括了Transformer模型在训练和推理过程中的核心工作机制。下面我会更详细地解释这一过程以帮助你更好地理解。
Transformer的编码器
在Transformer的编码器中自注意力Self-Attention机制允许模型在处理每个位置的输入token时都能考虑到序列中其他所有位置的输入。具体来说每个token的表示embedding通过自注意力层被更新为整个输入序列中所有token的加权和其中权重由token间的相似度决定。这样每个token的表示都融入了整个序列的上下文信息尽管因为token本身和它们的位置不同所以融入的上下文信息也有所不同。
Transformer的解码器
解码器的工作方式类似但它在生成目标序列时是自回归的autoregressive即每个token的生成依赖于之前已经生成的token。解码器包含两部分注意力机制自注意力和跨注意力Encoder-Decoder Attention。自注意力机制让解码器能够关注到已经生成的序列部分而跨注意力机制则允许解码器“查看”编码器的输出即整个源序列的编码表示。这样解码器在生成每个目标token时都能够考虑到整个源序列的信息。
训练过程
在训练过程中模型通过最小化预测目标序列与真实目标序列之间的差异例如使用交叉熵损失来学习。这个损失函数通过反向传播算法来更新模型中的所有参数包括token的嵌入向量、自注意力和跨注意力层的权重等。随着训练的进行模型逐渐学习到如何有效地将源序列的信息编码到每个token的表示中并如何使用这些信息来预测目标序列。
推理过程
在推理或称为生成过程中解码器逐个生成目标序列的token。对于每个新生成的token解码器都会重新运行其自注意力和跨注意力机制以考虑之前已经生成的token和整个源序列的信息。这个过程一直持续到生成了完整的目标序列或达到了某个停止条件如生成了特定的结束符或达到了最大长度限制。
总结
你的理解完全正确Transformer模型通过其独特的自注意力和跨注意力机制使得编码器的输出能够包含整个源序列的信息而解码器则能够利用这些信息来预测目标序列。在训练过程中通过损失的反向传播模型不断优化其参数以形成更具信息量的token表示从而更准确地完成序列到序列的转换任务。 减小了嵌入向量为256,8头,两层上面是训练集表现 上面是测试集表现 因为之前训练集上最后损失降的很快,评估集降的慢,我以为是过拟合,所以把嵌入弄为256,头数弄成4个头,因为头数是各个语义空间的表示,层数弄成一层,这样训练集的评估如下: 上面用的是keraskeras是个 相当便捷的框架,后端能接tensorflow,pytorch,jax而且能看summary,参数一清二楚,根据参数就基本能弄出模型架构,上面是加了回调,让模型生成一个翻译,可以看到模型学习的过程,开始它并不会翻译,等损失跌到一定程度它学会了翻译.损失在指引它生成合适的token语义表示,并且transformer encoder decoder参数也在损失反向传播时不断更新,最终一个好的翻译模型,就是损失反向传播用损失对可训练参数的梯度来更新参数,最终得到合适的 一组参数,这就是深度学习,就是找到适合模型架构的最合适的参数.回归到本质,就是yf(x)找到一组合适的系数.这个最简单的transformer训练集表现如下: 从最后一句话的翻译可以看出模型不能理解吃惊,我感觉应该是加头数不应该减头数 训练集一如既往的好,测试集还是不太好,你说之前嵌入维度过大,层数多过拟合还能说通,这个只有256的语义嵌入,一层,4个头肯定不是上面说的原因要么是因为这个数据集本身太小,导致模型学不到足够通用的语义表示,我觉得应该是这种数据集太小,这个数据集只有29000样本,英语词汇经过bpe分词后是1073个中文是6000多个 上面的transformer是keras自带的,下面的transformer是自己写的transformer用的是tensorflow梯度带训练的嵌入向量512,8头一层训练集上的表现如下: 下面是测试集上的表现: 相当不错,甚至达到了keras中transformer训练集的表现,而且我并没有重启内核,模型从未在验证集数据上更新参数,言外之意就是这个评估就是模型的泛化能力,模型在从未见过的数据上表现的也很好 验证集损失降的还算不错 同样的层数和嵌入,头数,这是位置嵌入不可训练的transformer模型的测试集评估和训练集表现,训练中可以看到验证损失跌下去了,又涨回来了,可见用可训练的位置嵌入比不可训练的位置嵌入效果要好,源序列加[END]比不加效果好
