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基本组成、注意力机制含义 transformer有哪些模块#xff0c;各个模块有什么作用#xff1f; transformer的模块可以分为以下几类#xff1a; Encoder模块#xff1a;transformer的编码器#xff0c;它由多个相同的encoder层堆叠而成#xff0c;每个enc…Transformer原理
基本组成、注意力机制含义 transformer有哪些模块各个模块有什么作用 transformer的模块可以分为以下几类 Encoder模块transformer的编码器它由多个相同的encoder层堆叠而成每个encoder层包含两个子层分别是多头自注意力层和前馈全连接层。Encoder模块的作用是将输入的文本序列转换为一组连续的向量表示文本的语义和语法信息。
多头自注意力层的作用 多头自注意力层可以让模型同时关注不同的位置和不同的特征子空间从而捕捉到更丰富的信息和语义。例如对于一个句子不同的头可能会关注到不同的词性、语法、语义等方面的信息从而提高模型的理解能力。 多头自注意力层可以增加模型的表达能力和泛化能力因为不同的头可以学习到不同的参数和权重从而增加模型的容量和多样性。例如对于一个翻译任务不同的头可能会学习到不同的对齐方式从而提高模型的翻译质量。 多头自注意力层可以提高模型的效率和稳定性因为每个头的维度都比单个的自注意力层小从而减少了计算量和内存消耗。例如对于一个 512 维的输入如果使用一个自注意力层那么计算量为 512512262144如果使用 8 个头每个头的维度为 64那么计算量为 864*6432768相比之下计算量减少了 8 倍。
transformer的encoder模块中前馈全连接层的作用 transformer的encoder模块中前馈全连接层是一个由两个线性层和一个激活函数组成的简单网络它接在多头自注意力层的后面用来对自注意力层的输出进行进一步的变换。
前馈全连接层的作用主要有以下几点
前馈全连接层可以增加模型的非线性能力因为自注意力层本质上是一个线性变换而前馈全连接层引入了激活函数如ReLU从而增加了模型的复杂度和表达能力。 前馈全连接层可以提高模型的抽象能力因为前馈全连接层可以将自注意力层的输出映射到一个更高维的空间从而提取出更高级的特征和语义。 前馈全连接层可以增强模型的稳定性因为前馈全连接层配合残差连接和层归一化可以防止梯度消失或爆炸提高模型的深度和性能 。
Decoder模块transformer的解码器它由多个相同的decoder层堆叠而成每个decoder层包含三个子层分别是多头自注意力层、Encoder-Decoder注意力层和前馈全连接层。Decoder模块的作用是根据Encoder模块的输出和自身的历史输出生成目标文本序列。 Positional Encoding模块transformer的位置编码器它是一种用正弦和余弦函数生成的波形用来表示文本序列中每个token的位置信息。Positional Encoding模块的作用是让transformer能够捕捉到文本序列的顺序和结构信息因为transformer本身没有循环或卷积结构无法直接感知位置信息。 Add Norm模块transformer的残差连接和层归一化模块它接在每个子层的后面用来平衡和稳定模型的训练。Add Norm模块的作用是将子层的输入和输出相加然后进行层归一化防止梯度消失或爆炸提高模型的深度和性能。
Encoder-Decoder注意力层的作用 Encoder-Decoder注意力层可以让解码器的输出与编码器的输出进行交叉注意力计算从而实现源语言和目标语言之间的对齐。这样可以提高模型的翻译质量和生成流畅度。 Encoder-Decoder注意力层可以让解码器的输出融合编码器的输出中的全局信息和上下文信息从而增强模型的理解能力和生成能力。这样可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。 Encoder-Decoder注意力层可以让解码器的输出根据编码器的输出中的不同特征子空间进行多头注意力计算从而捕捉到更丰富的信息和语义5。这样可以提高模型的表达能力和多样性。
transformer中decoder模块的mask有什么作用 transformer中decoder模块的mask是一种用来防止模型看到未来信息的技术它可以保证模型的预测是因果的即只依赖于当前和之前的输入而不依赖于之后的输入。这样可以提高模型的泛化能力和生成质量。
transformer中decoder模块有两种mask分别是 Masked self-attention mask这种mask是用来遮住decoder的输入序列中当前位置之后的token使得模型在计算自注意力时只能看到当前位置及之前的token而不能看到之后的token。这种mask可以防止模型在生成过程中提前看到要生成的内容从而影响模型的预测。例如如果模型要生成一个句子它不能在生成第一个单词时就看到第二个单词否则就会失去生成的意义。 Encoder-decoder attention mask这种mask是用来遮住encoder的输出序列中无效的部分即pad的部分使得模型在计算交叉注意力时只能看到有效的token而不能看到无效的token。这种mask可以防止模型在对齐过程中受到无关的信息的干扰从而提高模型的对齐精度。例如如果模型要进行机器翻译它不能在对齐源语言和目标语言时把pad的部分也考虑进去否则就会导致错误的对齐。
使用encoder-decoder attention mask计算交叉注意力时使用的mask作用是什么这个mask计算位于transformer的那个网络层中 使用encoder-decoder attention mask计算交叉注意力时mask的作用是遮住encoder的输出序列中无效的部分即pad的部分使得模型在计算交叉注意力时只能看到有效的token而不能看到无效的token。这种mask可以防止模型在对齐过程中受到无关的信息的干扰从而提高模型的对齐精度。
这个mask计算位于transformer的decoder模块中的每个decoder层的第二个子层即encoder-decoder attention层。这个层的作用是让decoder的输出与encoder的输出进行交互从而实现源语言和目标语言之间的对齐。
transformer中多头有什么好处 多头注意力机制可以增加模型的表达能力和泛化能力因为不同的头可以学习到不同的参数和权重从而增加模型的容量和多样性。例如对于一个翻译任务不同的头可能会学习到不同的对齐方式从而提高模型的翻译质量。 多头注意力机制可以提高模型的效率和稳定性因为每个头的维度都比单个的自注意力层小从而减少了计算量和内存消耗5 。例如对于一个 512 维的输入如果使用一个自注意力层那么计算量为 512512262144如果使用 8 个头每个头的维度为 64那么计算量为 864*6432768相比之下计算量减少了 8 倍。
大模型fine-tunning技术
什么是微调
微调是一种迁移学习的方法它指的是在一个已经预训练好的模型的基础上用少量的数据来对模型进行再训练使得模型能够适应新的任务或领域。微调的目的是利用已有的模型减少训练新模型的时间和资源消耗。
parameter-efficient fine-tunning技术
参数高效的fine-tunning技术。通过训练一小组参数来解决传统微调技术需要大量资源的问题。这些参数可能是现有模型参数的子集或新添加一组参数。这些方法在参数效率、内存效率、训练速度、模型的最终质量和附加推理成本方面存在差异。
蒸馏distillation
由hinton等人2015年引进。
适配器训练adapter training
由Houlsby等人2019年引入。 适配器是添加到预训练模型中的小型神经网络用于特定任务的微调。这些适配器只占原始模型大小的一部分这使得训练更快内存需求更低。
渐进收缩progressive shrinking
由kaplan等人于2020年引入。这种技术涉及在fine-tuning期间逐渐减小预训练模型的大小。
prompt-tuning技术
prompt-tuning是一种更近期的精调预训练语言模型的方法。重点是调整输入提示input prompt而非修改模型参数。这意味着预训练模型保持不变只有输入提升被修改以适应下游的任务。通过设计和优化一组提示可以使预训练模型执行特定任务。
prefix tuning(前缀调整)
前缀调整涉及学习特定任务的连续提示。在推理过程中将其添加到输入之前。通过优化这个连续提示模型可以适应特定任务而不修改底层模型参数。这节省了计算资源并实现了高效的精调。
P-tuning
P-tuning是针对自然语言理解NLU任务的它使用了一个LSTM作为prompt-encoder将可学习的token编码成virtual token embedding然后插入到输入序列中最后预测一个[MASK]位置的输出。
P-Tuning由Liu等人在论文“P-Tuning: GPT Understands, Learns, and Generates Any Language”2021中提出。P-Tuning涉及训练可学习的称为“提示记号”的参数这些参数与输入序列连接。这些提示记号是特定于任务的在精调过程中进行优化使得模型可以在保持原始模型参数不变的情况下在新任务上表现良好。
大模型推理加速的技术
