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

已知位置能并行,未知新词仍要等待

T34 · 已知位置能并行,未知新词仍要等待

同句生成已经闭合,最后把“同层位置并行”与“未知目标按步生成”放回各自成立的条件。

状态 b0

同一源H与八行右移目标输入共同训练;每行合法范围受causal mask约束,各标签用于各自loss。

状态 b1

生成时him必须先被选择,再追加为下一行输入。并行条件由已知输入决定,不由有没有RNN单独决定。

公式与算例详情

训练teacher forcing把已知参考序列右移为输入,因果mask保证每行仅依赖合法过去;一层内的所有已知行可用矩阵同时计算。推理生成的下一词尚未选出,下一行输入未形成,仍自回归进行。训练并行不能直接推出单步生成延迟,也不能代替端到端任务比较。架构只是计算组织,后续能力还取决于训练数据、目标、规模、计算和使用条件。

继续学习

从2017计算图到2020组合,再看持续状态系统 · LAB02:接着研究 · 哪个实验最便宜,又能区分解释?

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:R47 · R46 · R48。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