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

句子加长后,信息和训练信号怎样走?

T12 · 句子加长后,信息和训练信号怎样走?

递推提供了保存早期信息的可能,是否真的保留和学到还取决于参数与训练。长度变化同时改变前向传递和反向学习路径。

状态 b0

从昨天h2经过后续更新到h9,保留原九位置身份。

状态 b1

新增定语置灰,长句L1至L17对应自己的状态链,不沿用原九位编号。

状态 b2

训练信号经历多次变换,连乘可能衰减或放大。

公式与算例详情

完整加长构造为“我昨天给了他一本封面很厚、里面夹着许多便签的书。”。本图采用我/昨天/给/了/他/一/本/封面/很厚/、/里面/夹着/许多/便签/的/书/。十七个局部教学单位,以L1…L17独立编号。新增定语封面很厚、里面夹着许多便签的置灰。

这段构造只比较从昨天到末端经过的更新次数,不是某个真实模型失败的实测证据。普通RNN反传沿状态链通过连续Jacobian乘积,信号可能变小或变大。保存早期信息的前向能力与让误差更新早期写入的可学习性相关,但不能只用“记不住”替代通路解释。

继续学习

状态在流动,梯度可以停在边界 · LAB01:C · 共享参数的梯度到底加了几次?

历史推导与原实验身份:S06 · S10。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。