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从零动画讲解Transformer
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转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=kWLed8o5M2Y&list=PLPz3O_BKtnTCoJlcRIrhtQ7CDewWhzI7x&index=3) 视频要点总结: ChatGPT与Transformer架构:视频介绍了ChatGPT的惊人表现,并将其成功归因于Transformer神经网络架构。 Transformer的诞生背景:Transformer于2017年问世,最初是为了解决CNN在自然语言处理任务中的局限性而设计的。 NLP与远程依赖关系的挑战:CNN在处理图像中邻近像素表现良好,但对NLP中分布广泛的词语间关系无能为力。 自注意力机制的创新:Transformer通过自注意力层和多头自注意力来处理远距离依赖关系,有效地总结文本信息,同时保留单词顺序。 优化与多头注意力:视频还探讨了Transformer的优化,包括使用多头自注意力来捕获不同层次的信息,以及减少计算负担的技术。
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