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网站开发可以自学吗,自学网站建设,亚马逊欧洲站入口网址,郑州网站做网站锋哥原创的Transformer 大语言模型#xff08;LLM#xff09;基石视频教程#xff1a; https://www.bilibili.com/video/BV1X92pBqEhV 课程介绍 本课程主要讲解Transformer简介#xff0c;Transformer架构介绍#xff0c;Transformer架构详解#xff0c;包括输入层LLM基石视频教程https://www.bilibili.com/video/BV1X92pBqEhV课程介绍本课程主要讲解Transformer简介Transformer架构介绍Transformer架构详解包括输入层位置编码多头注意力机制前馈神经网络编码器层解码器层输出层以及Transformer Pytorch2内置实现Transformer基于PyTorch2手写实现等知识。Transformer 大语言模型LLM基石 - Transformer架构详解 - 解码器Decoder详解以及算法实现Transformer 解码器是 Transformer 模型的重要组成部分主要用于生成序列提取特征。核心特点自注意力机制Self-Attention允许解码器关注输入序列的不同部分但在解码器中为了防止信息泄露通常使用掩码自注意力masked self-attention确保当前位置只能关注之前的位置。编码器-解码器注意力机制Encoder-Decoder Attention允许解码器关注编码器的输出。前馈神经网络Feed-Forward Network每个注意力层后都有一个前馈网络。解码器层通常由以下子层组成 a. 掩码自注意力层Masked Multi-Head Self-Attention b. 编码器-解码器注意力层Multi-Head Cross-Attention c. 前馈神经网络层Feed-Forward Network每个子层后面都有残差连接Residual Connection和层归一化Layer Normalization。代码实现# 解码器层 class DecoderLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model, self_attention, cross_attention, d_ff, dropout0.1): super().__init__() self.d_model d_model # 词嵌入维度大小 self.self_attention self_attention # 多头自注意力机制 self.cross_attention cross_attention # 多头交叉注意力机制 self.feed_forward d_ff # 前馈神经网络 self.residual_connection1 ResidualConnection(d_model, dropout) # 残差连接 self.residual_connection2 ResidualConnection(d_model, dropout) # 残差连接 self.residual_connection3 ResidualConnection(d_model, dropout) # 残差连接 def forward(self, x, encoder_output, mask): 前向传播 :param x: 解码器输入 :param encoder_output: 编码器输出结果 [3,5,512] :param mask: 掩码 :return: # 多头自注意力机制 x1 self.residual_connection1(x, lambda x: self.self_attention(x, x, x, mask)) # 多头交叉注意力机制 x2 self.residual_connection2(x1, lambda x: self.cross_attention(x, encoder_output, encoder_output)) # 前馈神经网络 x3 self.residual_connection3(x2, lambda x: self.feed_forward(x)) return x3 # 解码器由多个解码器层堆叠 class Decoder(nn.Module): def __init__(self, num_layers, layer): super().__init__() self.layers nn.ModuleList([copy.deepcopy(layer) for _ in range(num_layers)]) self.norm LayerNorm(layer.d_model) def forward(self, x, encoder_output, mask): 前向传播 :param x: 解码器输入 :param encoder_output: 编码器的输出结果 [3,5,512] :param mask: 掩码 :return: for layer in self.layers: x layer(x, encoder_output, mask) return self.norm(x) # 测试解码器 def test_decoder(): vocab_size 2000 # 词表大小 embedding_dim 512 # 词嵌入维度大小 embeddings Embeddings(vocab_size, embedding_dim) embed_result embeddings(torch.tensor([[23, 5, 77, 3, 55], [166, 12, 13, 122, 15], [166, 21, 13, 14, 15]])) positional_encoding PositionalEncoding(embedding_dim) positional_result positional_encoding(embed_result) mha MultiHeadAttention(d_model512, num_heads8) # 多头自注意力机制 ffn FeedForward(d_model512, d_ff2048) # 前馈神经网络 # 实例化解码器对象 decoder_layer DecoderLayer(d_model512, self_attentionmha, cross_attentionmha, d_ffffn) # 编码器输入 encoder_output test_encoder() mask create_sequence_mask(5) # 实例化解码器对象 decoder Decoder(num_layers6, layerdecoder_layer) decoder_result decoder(positional_result, encoder_output, mask) print(decoder_result.shape:, decoder_result.shape) if __name__ __main__: # test_encoder() test_decoder()运行输出