魔术背后:张量如何驱动变压器

变形金刚内部的张量的工作流程魔术背后的帖子:张量如何使变形金刚首先出现在数据科学上。

来源:走向数据科学

变形金刚改变了人工智能的工作方式,尤其是在了解语言和从数据中学习时。这些模型的核心是张量(一种有助于处理信息的数学矩阵类型)。随着数据通过变压器的不同部分移动,这些张量会受到不同的变换,这些变换有助于模型可以理解句子或图像之类的事物。了解张量在变压器内部如何工作可以帮助您了解当今最聪明的AI系统的实际工作和思考。

张量

本文涵盖了什么

✅本文关于:

本文是关于:
    在变压器模型中,张量从输入到输出的流量在整个计算过程中赋予尺寸相干性。逐步变换在各种变压器层中进行了张紧器。
  • 在变压器模型中,张量从输入到输出的流动流动。
  • 确保整个计算过程中的尺寸连贯性。
  • 在各种变压器层中张紧的分步变换。
  • ❌本文无关:

    本文无关:
      对变压器或深度学习的一般简介。变形金刚模型的详细体系结构。训练过程或变压器的超参数调谐。
  • 对变压器或深度学习的一般介绍。
  • 变压器模型的详细体系结构。
  • 训练过程或变压器的高参数调整。
  • 张量如何在变压器中起作用

    变压器由两个主要组成部分组成:

      编码器:进程输入数据,捕获上下文关系以创建有意义的表示形式。编码器:利用这些表示形式生成相干输出,并顺序预测每个元素。
  • 编码器:进程输入数据,捕获上下文关系以创建有意义的表示形式。
  • 编码器:
  • 解码器:利用这些表示形式生成相干输出,并顺序预测每个元素。
  • 解码器:

    输入嵌入层

    QD