【生成式AI導論 2024】第10講：今日的語言模型是如何做文字接龍的 - 淺談Transformer (已經熟悉 Transformer 的同學可略過本講)
Вставка
- Опубліковано 2 тра 2024
- 投影片：drive.google.com/file/d/1KeNA...
為了能讓第一次學習Transformer的同學可以更容易了解其內容，本課程對 Transformer 的說明進行了部分簡化
19:10 計算關聯性的模型內部運作如下：先把兩個輸入分別乘上兩個不同的 Matrix (這兩個 Matrix 是透過訓練資料學得) 得到兩個向量 (也就是得到文獻上常常提到的 query q 和 key k)，再把這兩個向量做內積得到 Attention Weight
20:40 此處省略了文獻上常常提到的 value v
22:30 根據上述Attention Weight的計算過程，Attention Matrix 不一定是對稱的，自己對自己做 Attention 算出來的 Attention Weight 也不一定是最高的
23:00 因為 Causal Attention 的原因，Attention Matrix 其實是一個 Triangular Matrix
延伸閱讀
• 【機器學習2021】Transformer (上)
• 【機器學習2021】Transformer (下) - Наука та технологія
0:40 大语言模型所做的事情，就是文字接龙
3:15 大语言模型所用类神经网络之一Transformer概述
4:53 1，Tokenization 文字转为Token
9:18 2，Input Layer 理解Token，该阶段会将Token转为Vector(Embedding)，LLM并不理解单纯的Token的意思，而可以理解每个Embedding的意思。Positional Embedding是加了位置信息的Embedding。
15:47 3，Attention 理解上下文，将Positional Embedding转为 Contextualized Token Embedding。
26:02 4，Feed Forward 整合、思考
28:07 5，Output Layer 得到输出
29:01 大语言模型运作过程，chatGPT只考虑左边已经输入的文字，无需考虑右边文字。
33:16 为什么处理超长文本是挑战，因为计算Attention的次数是与文本长度的平方成正比的，所以增加文本长度后，计算量的增加是非常大的。
您真是天生的好老师， 我一直没换台，居然能听得津津有味
謝謝老師分享，很棒的教程和內容，很喜歡說明的條理和安排方式。
大爱李老师，我现在工作了，但是还是爱听老师讲课
感謝老師的更新❤
謝謝老師~趕緊配午餐看XD
谢谢老师！介绍得太清晰了
謝謝老師!
謝謝老師
每一节课都在追
想請問老師，BERT的"Bidirectional"，是否可以理解為 "會判斷token以及其右邊(下文)相關性" 的attention模組呢?
本來就是這個意思，這是BERT和GPT的主要區別之一
感謝老師講解，想請教在理解每個Token位置做Positional embedding時是根據token在句子不同位置的不同意思做embedding嗎？這時候不會有attention考慮上下文嗎？
这支影片讲得不错，终于明白了nn和transformer和attention的亿点点关系
老师能不能讲下RWKV 哈哈 😊
沒有考慮到rwkv的架構比Mamba更準確也在不斷地迭代中
輸入的文字長度不一定，之後長度也會越來越長 (auto-regressive)，所以 Input Layer 餵進去的 token 長度是可變的嗎?
上課啦～開始進入需要長考的內容了😢
老师这个 “如何快速进行attention”的视频在哪看？链接好像挂了
在這裡: ua-cam.com/video/yHoAq1IT_og/v-deo.htmlsi=2ZqqelyCYrt8l7DT
反复思考（transformer block层数）这个过程的（固定）次数背后的现在的思考是什么呢？为什么不是类似于pagerank，说你看，我继续思考已经不产生新的significant的思路了，咱们可以停止思考了。。。
老师什么时候讲讲mamba\jamba
mamba out了
为什么要这样拆
第一
😂ye s
我觉得这些网民经常把自己放在警察、法官和裁判的角色，甚至是村头大妈的角色。这个悲伤的故事其实就是因为意外的疾病导致的灾难而已。如果不是这样，他们也是和美幸福的一家人。夫妻同命鸟，所有的幸福和灾难都是两个人一起承担的。人家自己没有意见别人根本没有任何立场胡乱评判的。