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

前缀变了,读取也可以改变

T21 · 前缀变了,读取也可以改变

生成继续以后,条件中的源句不变,当前目标前缀却变了。把同一读取机制放在第二个时刻,才能看清为什么要动态决定权重。

状态 b0

前缀已是 BOS I gave him a book,下一词仍未知。新的目标状态重新读取保留的源位置;连线表示读取范围,不是测得的理想对齐。

状态 b1

读取可以汇总多个源位置。c 仍为向量,经后续目标计算才形成词表分布;中文单位与英文词不必一一对应。

公式与算例详情

本图没有用一条人工指定到“昨天”的金线冒充已训练注意力。所有源位置依然可见;当前状态改变,打分和加权内容因此允许改变。读取的输出属于连续表示,词表概率则以英文候选为轴。“一本书”对应 a book 已说明两侧不要求逐词一一对应。

继续学习

读取之后,系统怎样决定写 him · LAB02:E · 只改 q 或只改 V,分别会改变什么?

历史推导与原实验身份:R30 · R31 · R37 · R28。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。

原始来源