Encoder, Decoder, Encoder-Decoder

在原始的 Transformer 模型中（例如在机器翻译任务中），Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同，但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释：

1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制

  • Encoder 的注意力机制：

    • Transformer 的 Encoder 部分通常是 全局双向的，每个词可以对句子中的所有其他词进行注意力计算。
    • 没有掩码，因为 Encoder 只需要关注输入句子中的所有词，不需要做单向或双向掩码。BERT 使用的双向掩码策略是一种特殊训练方式，与原始 Encoder 的注意力机制不同。

  • Decoder 的注意力机制：

    • Transformer 的 Decoder 部分有两种注意力模块：
      1. 自注意力机制：在 Decoder 内部生成序列时，使用 单向掩码。也就是说，每个词只能注意到它前面的词，而不能看到它后面的词，以确保生成过程的顺序性。这类似于 GPT 中的单向掩码。
      2. Encoder-Decoder 注意力机制：这是 Decoder 对 Encoder 输出的注意力计算，用于将输入句子的表示结合到生成的输出句子中。此部分没有单向或双向的掩码限制，因为它可以对 Encoder 的所有输出进行注意力计算。

2. BERT 和 GPT 对 Transformer 的改造

  • BERT 仅使用 Encoder，并增加了双向掩码（Masked Language Model, MLM）策略，让模型在训练中随机掩盖一些词，这样 Encoder 通过所有词的上下文来预测被掩盖的词。
  • GPT 仅使用 Decoder，并保留了单向掩码策略，使每个位置只能关注前面的词，适合生成任务。

总结

在原始 Transformer 中：

  • Encoder 是全局双向注意力，没有掩码。
  • Decoder 的自注意力是单向掩码（保证生成序列的顺序性），而它对 Encoder 输出的注意力则没有掩码限制。

因此，原始 Transformer 的 Encoder 不是双向掩码，而是双向全局注意力；Decoder 则确实包含单向掩码机制。

BERT 和 GPT 之间的区别以及双向和单向掩码策略

关于 Transformer 以及 BERT 和 GPT 之间的区别以及双向和单向掩码策略，以下是详细解答：

1. Transformer 的基本结构

Transformer 是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据。它包含两个主要部分：

  • Encoder（编码器）：将输入文本编码成高维向量，主要用于理解文本内容。
  • Decoder（解码器）：从编码器的输出中解码出目标序列，通常用于生成新的文本。

在一些应用中，比如翻译任务，Transformer 会同时使用编码器和解码器。但在 NLP 任务中，BERT 和 GPT 分别选择了 Transformer 的不同部分。

2. BERT 和 GPT 的区别

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：

    • 仅使用 Transformer 的编码器部分。
    • 使用 双向掩码 策略，这意味着 BERT 在预测一个词时会同时考虑该词前后的上下文信息。具体来说，BERT 通过掩盖（masking）部分单词来训练模型，让模型在上下文中预测这些掩码的位置。
    • 双向掩码能够增强模型理解整个句子的能力，因此 BERT 在自然语言理解任务（如问答、分类等）中表现优异。

  • GPT (Generative Pre-trained Transformer)：

    • 仅使用 Transformer 的解码器部分。
    • 使用 单向掩码 策略，也就是只考虑预测词前面的上下文信息，通常从左到右进行预测。这种单向掩码在生成文本时非常有效。
    • GPT 由于单向的特性，更适合用于生成文本、续写等需要预测下文的任务。

3. 双向和单向掩码策略

  • 双向掩码（BERT）：BERT 的双向掩码意味着它在计算注意力时，不仅关注当前词之前的词，还关注之后的词。这通过将某些词标记为“掩码”来实现，并让模型同时利用上下文来预测这些掩码词。这种掩码策略主要用于训练模型理解整个句子的语义。
  • 单向掩码（GPT）：GPT 使用单向掩码，意味着每个词只能注意到其左侧的上下文，而不能访问其右侧的词。在这种模式下，GPT 适合生成任务，例如续写文本，因为它只能逐步生成词并依赖前文信息。

4. 注意力机制的计算

  • BERT 的注意力机制计算方式是双向的：每个词可以与句子中任意一个词计算注意力权重。
  • GPT 的注意力机制计算方式是单向的：每个词只能与其前面的词计算注意力权重。

总的来说，BERT 和 GPT 的核心区别在于掩码策略和使用 Transformer 的部分：BERT 用双向掩码、关注前后文，适合理解任务；GPT 用单向掩码、只关注前文，适合生成任务。

我想知道在decoder-only中。是怎么处理下一个词的预测的，比方说我现在有两个词作为输入，要预测第三个词。那我输入进decoder-only网络中，是输入两个词的embedding进去，还是输入三个词的embedding进去？

在decoder-only架构中（例如GPT模型），下一个词的预测过程基于自回归生成方式，具体来说：

  1. 输入两个词：

    • 假设你已经有了前两个词（( w_1 )和( w_2 )）并想预测第三个词。
    • 一开始会将这两个词的embedding（即( \text{Embedding}(w_1) )和( \text{Embedding}(w_2) )）作为输入，经过位置编码后，输入到模型的第一层。

  2. 生成上下文表示：

    • 自回归的自注意力机制会在每一层逐步处理这两个词的embedding，使得每个位置的表示能够整合之前词的信息。例如，在层与层之间，( w_2 )的位置会逐渐获得关于( w_1 )的上下文信息。
    • 由于是自注意力机制，decoder只关注已经生成的词的上下文信息，不会“看见”未来的词。

  3. 预测第三个词：

    • 模型处理完前两个词的embedding后，输出一个向量序列，代表了每个位置（词）的隐藏表示。
    • 在输出层，模型会使用最后一个位置的表示（即代表( w_2 )后的上下文信息）来预测下一个词( w_3 )。
    • 这个过程通常通过一个softmax层来预测第3个词的概率分布。

  4. 生成第三个词后：

    • 一旦预测了第三个词，它会被“追加”到输入序列中。现在输入序列变成了( w_1, w_2, w_3 )，然后可以重复上述步骤，继续预测下一个词（即第4个词）。

因此，在每一步中，decoder-only模型只输入已有的词，并不包含未来词的embedding。对于每一步预测，输入序列会随之增长。简而言之，对于当前的问题，只会输入两个词的embedding，而不是三个，预测完第三个词后再加入到输入序列中，形成新的输入。

posted @ 2024-10-28 14:49  GraphL  阅读(49)  评论(0)  编辑  收藏  举报