深入解析随机 Transformer [译]
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原文中文，约37000字，阅读约需89分钟。
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内容提要
本文介绍了解码器模块的工作原理，包括自注意力层、残差连接和层归一化、编码器-解码器注意力层和前馈层。解码器通过自回归方式生成输出序列的下一个token，并利用编码器的输出进行注意力互动。最后，通过线性层和softmax层将解码器的输出转换成概率，并使用贪婪解码选择最可能的下一个token。文章还提供了一个随机编码器-解码器Transformer的示例，并介绍了生成输出序列的过程。
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关键要点
- 本文介绍了解码器模块的工作原理，包括自注意力层、残差连接和层归一化、编码器-解码器注意力层和前馈层。
- 解码器通过自回归方式生成输出序列的下一个token，并利用编码器的输出进行注意力互动。
- 最后，通过线性层和softmax层将解码器的输出转换成概率，并使用贪婪解码选择最可能的下一个token。
- 文章提供了一个随机编码器-解码器Transformer的示例，并介绍了生成输出序列的过程。
- 编码器的主要目标是生成输入文本的丰富的嵌入表示，捕获输入的语义信息。
- 嵌入是将Token转化为向量的过程，位置编码用于反映单词在句子中的具体位置。
- 自我关注机制允许模型专注于输入数据的特定部分，多头关注机制同时关注来自不同表示子空间的信息。
- 前馈层包含两个线性变换和一个ReLU激活函数，用于处理和转换注意力机制生成的数据表示。
- 残差连接和层归一化有助于减轻梯度消失问题，促进梯度流动。
- 解码器包含两个自注意力层和一个前馈层，能够生成输出序列的下一个token。
- 编码器-解码器注意力机制允许解码器关注输入序列的关键部分，适用于翻译等任务。
- 生成输出序列的过程包括编码器生成表示、解码器生成token、线性层和softmax层转换为概率。
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