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模型架构-Transformer模型
Paper-Dragon · 2025-06-18 · via 运维开发绿皮书

Paper-Dragon2025/6/18...大约 1 分钟


模型架构-Transformer模型

Why Attention?

搜索场景

在搜索场景中,人们的目光往往会更加关注左上角的三角区域(即第一条搜索结果的位置)

image-20250617180226663

阅读中

image-20250617180330064

浏览图文信息

image-20250617180404154

注意力机制

注意力机制,可以视为一致基于相似度的查表

image-20250617180516947

核心模块: 注意力

  • Transformer完全抛弃传统的CNN和RNN,整个网络结构完全由注意力机制组成

编码器-解码器结构

  • 编码器将输入序列变换为隐藏层特征
  • 解码器将隐藏层特征变换为输出序列

image-20250617181405802

编码器:将输入变换为隐藏层特征

  • N个堆叠的编码器层
    • 多头注意力
    • 前馈网络
    • 残差连接和层归一化

image-20250617181958884

解码器:将隐藏层特征变换为自然语言序列

  • N个堆叠的解码器层
    • (掩码)多头注意力
    • 前馈网络
    • 残差链接和层归一化

image-20250617182115104

更新日志

  • 7a639-排序 大语言模型