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【GPT】transformers如何生成文本的
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【GPT】transformers如何生成文本的 Transformer模型由多个模块组成,每个模块都有着特定的功能,并共同协作以理解文本并生成下一个单词。以下是这些模块的简要介绍: Tokenization (分词):将文本中的单词转化为标记(tokens),以便模型能够处理和理解它们。 Embedding(嵌入层):将标记转化为数字(向量)表示形式,使得模型可以对其进行计算和处理。嵌入层将每个标记映射到一个高维向量空间中,捕捉单词之间的语义关系。 Positional encoding(位置编码):为文本中的每个单词添加顺序信息,解决单词顺序对于模型的重要性。通过位置编码,模型能够区分不同单词在句子中的位置,从而更好地理解上下文关系。 Transformer block(变换器块):是Transformer模型的核心组件,由一个注意力块和一个前馈块组成。 Attention(注意力块):用于为文本添加上下文信息,捕捉不同单词之间的依赖关系。 Feedforward(前馈网络):则用于对注意力块的输出进行进一步的非线性变换,以产生对下一个单词的预测。 Softmax(归一层):将模型预测的分数转化为概率分布,以便进行下一个单词的采样。通过对分数进行归一化,Softmax层将其转化为概率值,使得模型能够选择概率最高的单词作为预测输出。 通过不断重复上述步骤,Transformer模型能够生成令人惊叹的文本,具备强大的文本理解和生成能力。
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