炼丹笔记
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Transformer总结(2022版)

作者：Xavier Amatriain  翻译: 炼丹小生

很多人的“记忆”并没那么好,特别是对名字.这些年各种各样的transformer涌现出来,各有各的优势,但是他们的名字却不能直白的看出该版本的transformer到底做了什么.这篇的目的就是把所有流行的transformer进行清晰简单的分类,以便大家对transformer家族快速梳理。

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Transformer是什么就不用多说了,2017年开始至今引用量将近4w的论文提出了一个encoder-decoder的模型取代了历年一直用的LSTM或者其他RNN,正如标题所述该论文最重要的就是Attention结构了.Transformer最基础的结构如下所示:

Transformer总结(2022版)_第1张图片

顺便温习一下最"核心"的multi-headed attention结构,该结构"匹配"query和key-value对,并且输出value的权重和,value的权重来自于query和key的attention值.Transformer结构使用了多头机制,并行计算特定的attention值,计算方式采用的是Scaled Dot-Product Attentio,如下图所示:

Transformer总结(2022版)_第2张图片

总结transformer主要由以下几个部分组成:

预训练架构: Encoder-Decoder

预训练任务:

  • Language Modeling(LM) 预测下个token
  • Masked Language Modeling(MLM) 完形填空
  • Permuted Language Modeling(PLM) 对句子做排列
  • Denoising Autoencoder(DAE): 句子中做随机采样,或者随机删除一些token,又或是打乱句子顺序,目标是恢复之前的输入
  • Contrastive Learning(CTL): 各种对比学习方法

应用：问答、情感分析、实体识别等.

Catalog table

Transformer总结(2022版)_第3张图片

Transfromer族谱及时间线

Transformer总结(2022版)_第4张图片

Transformer总结(2022版)_第5张图片

参考文献

1.xamat.medium.com/transf

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他