Encoder trong mô hình Transformers là gì?

ncoder chuyển đổi các token từ một câu thành các vector tương đương, còn được gọi là hidden state hoặc context. Các vector này capture thông tin về ngữ nghĩa và mối quan hệ giữa các token bằng cách sử dụng các kỹ thuật như positional encoding, embedding matrix, và attention. Encoder bao gồm nhiều khối xây dựng, bắt đầu từ một lớp encoder đơn. Mỗi lớp encoder bao gồm một khối multi-head attention và một mạng feed-forward. Đầu ra của mỗi lớp encoder được sử dụng làm đầu vào cho lớp encoder tiếp theo. Các encoder layer có cùng kích thước đầu vào và đầu ra. Mỗi lớp encoder có các tham số riêng như trọng số và bias. Transformer thường có một stack encoder, thường là sáu lớp encoder, mặc dù số lượng có thể thay đổi tùy thuộc vào kiến trúc cụ thể của transformer. Mô hình transformer xử lý một câu bằng cách chia câu thành các token, chuyển đổi chúng thành các embedding, tính toán attention và lan truyền qua các lớp encoder.

Encoder trong mô hình transformer?

• Bài viết giới thiệu về encoder trong mô hình transformer.
• Encoder chuyển đổi các token từ một câu thành các vector tương đương, còn được gọi là hidden state hoặc context.
• Các vector này capture thông tin về ngữ nghĩa và mối quan hệ giữa các token bằng cách sử dụng các kỹ thuật như positional encoding, embedding matrix, và attention.
• Encoder bao gồm nhiều khối xây dựng, bắt đầu từ một lớp encoder đơn.
• Mỗi lớp encoder bao gồm một khối multi-head attention và một mạng feed-forward.
• Đầu ra của mỗi lớp encoder được sử dụng làm đầu vào cho lớp encoder tiếp theo.
• Các encoder layer có cùng kích thước đầu vào và đầu ra.
• Mỗi lớp encoder có các tham số riêng như trọng số và bias.
• Transformer thường có một stack encoder, thường là sáu lớp encoder, mặc dù số lượng có thể thay đổi tùy thuộc vào kiến trúc cụ thể của transformer.
• Mô hình transformer xử lý một câu bằng cách chia câu thành các token, chuyển đổi chúng thành các embedding, tính toán attention và lan truyền qua các lớp encoder.

Các giá trị định lượng và tên của các lí thuyết:

1. Positional encoding:

   • Giá trị định lượng: Các véc-tơ encoding vị trí được thêm vào các embedding để mã hóa vị trí tương đối của các token trong câu.
   • Ưu điểm: Cho phép mô hình biết vị trí tương đối của các token trong câu, giúp mô hình hiểu được thứ tự của câu.
   • Nhược điểm: Không biểu diễn được thông tin về mối quan hệ tương đối giữa các token.
   • Đề xuất tựa đề: “Enhancing Sequence Representation with Positional Encoding”.

2. Multi-head attention:

   • Giá trị định lượng: Một cơ chế chú ý đa đầu cho phép mô hình tập trung vào các phần khác nhau của câu đầu vào.
   • Ưu điểm: Cho phép mô hình học được các mối quan hệ phức tạp giữa các token trong câu.
   • Nhược điểm: Cần nhiều tài nguyên tính toán hơn so với attention đơn đầu.
   • Đề xuất tựa đề: “Capturing Complex Relationships with Multi-head Attention Mechanism”.

3. Feed-forward network:

   • Giá trị định lượng: Một mạng nơ-ron truyền thẳng với các lớp ẩn giúp mô hình học được biểu diễn tương đại của các token.
   • Ưu điểm: Mạng nơ-ron truyền thẳng linh hoạt và có thể học được các biểu diễn phức tạp.
   • Nhược điểm: Không có khả năng tái sử dụng thông tin giữa các token.
   • Đề xuất tựa đề: “Learning Complex Representations with Feed-forward Networks”.

• Encoder trong mô hình Transformer:

  • Encoder trong mô hình Transformers là gì?

• Positional encoding:

  • Positional Encoding là gì? Ưu điểm và nhược điểm

• Multi-head attention:

  • Tìm hiểu về attention trong Transformers là gì?

• Feed-forward network:

  • Không có liên kết cụ thể cho “Feed-forward network” trong danh sách.

• Cấu trúc của encoder:

  • Encoder trong mô hình Transformers là gì?

• Mạng nơ-ron truyền thẳng:

  • Không có liên kết cụ thể cho “Mạng nơ-ron truyền thẳng” trong danh sách.

• Mối quan hệ giữa các token:

  • Encoder trong mô hình Transformers là gì?

• Đầu ra của encoder:

  • Encoder trong mô hình Transformers là gì?

• Xử lý chuỗi văn bản:

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?

• Ứng dụng của Transformer:

  • Transformer: Sức mạnh và thách thức trong xử lý ngôn ngữ