从机器翻译到 Transformer

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本讲目录

49页课堂主线

一句译文里的决定

语言分析怎样参与翻译

从单位到向量

沿句子更新状态

完整地生成一句译文

需要时回头读取

重新组织完整 Transformer

从任务数据到预训练

让图像提供缺少的颜色

让同一计算少搬数据

回到研究选择

完整资源推导(可选)

本页说明

学习材料

先决定把哪些文字当作单位

T01 · 先决定把哪些文字当作单位

查词需要输入单位。中文没有用空格替我们全部分好,先做切分才知道之后标签、向量和状态各自附着在哪里。

状态 b0

暂不公布切分,让给了与一本书的处理成为可选择动作。

状态 b1

分别编号1至9,标点有自己的位置;拆开不妨碍后续重组短语。

公式与算例详情

本轮采用我/昨天/给/了/他/一/本/书/。九个单位,含句号。这样便于区分动词与助词、数词与量词及物体名词。这是一种教学分析粒度,不是唯一正确分词,也不代表旧checkpoint的tokenizer。

后面“一/本/书”会重新形成名词短语,翻译为a book。分析单位、短语和最终模型的子词token不是同一个概念;拆开分析并没有规定译文必须逐词对应。

继续学习

同一句话怎样成为分析对象与模型输入 · LAB01:A · 邻居变多,bank 的表示会怎样变?

历史推导与原实验身份:S02 · S03。旧切分、代词、权重与测量保留原任务条件,不能替换成本轮九单位新句。