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【Transformer原理以及运行机制】大语言模型基础
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详解Transformer模型及相关的数学原理 宏观理解Transformer Transformer结构细节 1.词编码(Word Embedding) 独热编码(One-Hot 编码) 缺点 无法表达两个单词之间的相关性(距离)。 词向量维度过大,要编码的向量的维度等于单词的个数。 word2vec算法 2. 位置编码(Positional Encoding, 简称PE) 2.1 PE中的数学原理 为什么用三角函数,为什么偶数维(2i)用sin,奇数维(2i+1)用cos? 3. 编码器(Encoder) 3.1 Self-Attention层 3.1.1 自注意力细节 3.1.2 自注意力的矩阵计算 3.1.3 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 3.2 残差连接和层归一化 3.2.1 残差连接 3.2.1.1为什么残差连接可以解决梯度消失? 3.2.2 层归一化 3.2.2.1 使用Normalization的目的 3.2.2.2 LayerNorm & BatchNorm 3.3 Attention中的数学原理 3.3.1 键值对注意力 3.3.2 Q K V 矩阵 3.3.3 d k \sqrt{dk} 的意义 4. 解码器(Decoder) 5. 线性层和softmax 6. 损失函数 参考资料:https://blog.csdn.net/qq_38664402/article/details/125430132
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