Decoder là gì?
Decoder trong mô hình Transformer sử dụng multi-head attention để tập trung vào nhiều phần khác nhau của dữ liệu đầu vào cùng một lúc. Feed-forward network linh hoạt trong việc biến đổi hidden states và softmax layer tạo ra phân phối xác suất rõ ràng cho việc dự đoán. Nhưng điều này đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và có thể làm tăng độ phức tạp của mô hình.
- Decoder trong mô hình Transformer sử dụng các hidden states của encoder để tạo ra tuần tự các token đầu ra.
- Các decoder layer nhận input từ các output trước đó của chính nó, qua quá trình positional encoding và embedding matrix.
- Trong mỗi decoder layer, có các khối attention, feed-forward network và normalization layers.
- Có 6 decoder layers được xếp chồng lại để tạo thành decoder stack.
- Dữ liệu từ encoder cũng được truyền vào từng layer của decoder.
- Quá trình này tạo ra các hidden states cuối cùng của decoder, biểu diễn cho kết quả đầu ra.
- Quá trình này cũng áp dụng cho các ứng dụng như dịch ngôn ngữ, thông qua các softmax layer và tạo ra các output probabilities.
Các lí thuyết:
Multi-head attention:
- Giá trị: Sử dụng nhiều đầu vào attention đồng thời để cải thiện hiệu suất học tập.
- Ưu điểm: Giúp mô hình tập trung vào nhiều phần khác nhau của dữ liệu đầu vào cùng một lúc, cải thiện khả năng biểu diễn.
- Nhược điểm: Đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, có thể làm tăng độ phức tạp của mô hình.
- Tựa đề: “Nâng cao hiệu suất học tập thông qua multi-head attention trong mô hình Transformer”.
Feed-forward network:
- Giá trị: Mạng neural cổ điển được sử dụng để biến đổi các hidden states.
- Ưu điểm: Linh hoạt trong việc học biểu diễn non-linear của dữ liệu.
- Nhược điểm: Có thể dễ dàng gây overfitting nếu không được điều chỉnh cẩn thận.
- Tựa đề: “Biểu diễn đa dạng thông qua mạng neural feed-forward trong mô hình Transformer”.
Softmax layer:
- Giá trị: Chuyển đổi các hidden states thành xác suất cho các lớp đầu ra khả thi.
- Ưu điểm: Tạo ra phân phối xác suất rõ ràng cho việc dự đoán.
- Nhược điểm: Dễ bị ảnh hưởng bởi hiện tượng vanishing gradient trong quá trình huấn luyện.
- Tựa đề: “Dự đoán chính xác thông qua Softmax layer trong mô hình Transformer”.
Decoder trong mô hình Transformer:
Multi-head attention và Softmax layer:
Feed-forward network và Đầu ra của Decoder:
