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

移走中文以后,训练任务已经改变

T40 · 移走中文以后,训练任务已经改变

从双语条件生成转到普通文本学习,改变的是数据与监督任务。模型图、训练样本和损失必须同时对应,不可悄悄删掉中文后仍声称是同一种翻译训练。

状态 b0

中文是给定条件,正确英文前缀是当前输入,下一个英文词是监督。

状态 b1

中文条件实际从计算对象中移走;I gave→him现在是普通文本的下一词学习,不再是此中文的翻译训练。

状态 b2

同一普通文本的相邻位置提供多个监督,预测分布、损失与优化器继续更新共享参数。

公式与算例详情

同一段普通文本可以在多个位置产生下一词监督,各位置损失共同更新共享参数。此处的三个位置用于说明监督怎样构造,不代表本课重新训练了一个语言模型。BOS 是输入标记;句号是可预测的标点,EOS 是终止标记。

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

同一段文本,三种预训练问题 · LAB03:F · 跟着一个 token 穿过完整 encoder block

历史推导与原实验身份:R52 · R53。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。