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

分数怎样成为概率和损失?

T17 · 分数怎样成为概率和损失?

输出头是训练与完整生成的连接点。把一个位置的概率和损失算清,才能说明什么信号更新系统。

状态 b0

前缀I gave him a、标签book;候选him/yesterday/book logits为0/ln2/ln3。

状态 b1

指数化为1/2/3,总和6;p(book)=1/2,loss=ln2≈.693。

公式与算例详情

此处沿用有效输出头教学数值,但作为独立R72示例标明当前前缀I gave him a、正确book,三个候选为him/yesterday/book。给定logits=(0,ln2,ln3),指数化为(1,2,3),总和6,概率=(1/6,1/3,1/2),正确项负对数损失−ln(1/2)=ln2≈.693147。

三候选不等于真实完整词表,也不是前页整句生成参数的实跑。正确词概率提高时该项损失下降;梯度随后可返回输出头、decoder、encoder和embedding。旧S09中她/her的历史身份和结果不被改写。

继续学习

把预测、训练与评价摊在同一张样本表上 · LAB01:B · 同一预测目标,三个模型;训练一次,生成多次

路径 A:分数进步了,为什么这一句仍然错 · LAB02:路径A · 分数进步了,为什么这一句仍然错

历史推导与原实验身份:S09。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。