从机器翻译到 Transformer

左右滑动查看完整图解 ↔

放大阅读图解 ↗

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

中文放进同一前缀,读取接口也要改变

T42 · 中文放进同一前缀,读取接口也要改变

刚才比较了普通文本能提供的训练目标;现在把中文翻译任务放回模型,检查中文条件如何进入 decoder-only 的预测。

状态 b0

encoder产生源H;decoder的cross-attention从源H取K/V。

状态 b1

收起encoder、源H及cross连接,保留因果self-attention、逐位置加工与层叠词表接口。

状态 b2

任务指令、中文原句和已生成英文都属于本次输入;gave行用self-attention读合法前文,不再从独立H取K/V。

公式与算例详情

encoder–decoder 保持源、目标两套表示:decoder 的 cross-attention 从源 H 取得 K/V。decoder-only 移去独立 encoder 和 cross-attention 后,翻译指令、中文及已经生成的英文组成同一因果前缀;新的英文位置通过 self-attention 读取更早的位置。

普通文本预训练目标本身不保证指令遵循能力,训练与使用条件还须让模型学会利用这种输入安排。

继续学习

让整套 Transformer 共同完成一次预测 · LAB03:F · 跟着一个 token 穿过完整 encoder block

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。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。