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Gavin老师Transformer直播课感悟 - 基于Transformer的Poly-Encoder架构体系解密(三）

        本文继续围绕下面这篇论文从试验的角度解析基于Transformer采用Poly-Encoder的架构是如何来平衡模型的速度和质量表现，以及试验中在模型表现和推理时间等方面Poly-encoder与Bi-encoder，Cross-encoder架构的对比等。

Gavin老师Transformer直播课感悟 - 基于Transformer的Poly-Encoder架构体系解密(三）_第1张图片

五、试验部分

  1. 关于如何选择context vectors

        如下图所示，有以下几种方法来从最基本的Transformer的输出(h 1 ctxt, ..., h N ctxt)推导出context vectors(y 1 ctxt, ..., y m ctxt)：

-对m个code(c1,…,cm)进行学习，如上下文ci通过注意力机制和所有输出(h 1 ctxt, ..., h N ctx

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