bert,transformer架构图及面试题

Transformer详解 - mathor

atten之后经过一个全连接层+残差+层归一化

python 复制代码
`class BertSelfOutput(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)
        self.LayerNorm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)
        self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)

    def forward(self, hidden_states: torch.Tensor, input_tensor: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        hidden_states = self.dense(hidden_states)  # 全连接 768->768
        hidden_states = self.dropout(hidden_states)
        hidden_states = self.LayerNorm(hidden_states + input_tensor) # 残差和层归一化
        return hidden_states`

残差的作用:避免梯度消失

归一化的作用:避免梯度消失和爆炸,加速收敛

然后再送入一个两层的前馈神经网络

python 复制代码
`class BertIntermediate(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.intermediate_size)
        if isinstance(config.hidden_act, str):
            self.intermediate_act_fn = ACT2FN[config.hidden_act]
        else:
            self.intermediate_act_fn = config.hidden_act

    def forward(self, hidden_states: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        hidden_states = self.dense(hidden_states)  # [1, 16, 3072] 映射到高维空间:768 -> 3072
        hidden_states = self.intermediate_act_fn(hidden_states)
        return hidden_states`
python 复制代码
`class BertOutput(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Linear(config.intermediate_size, config.hidden_size)
        self.LayerNorm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)
        self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)

    def forward(self, hidden_states: torch.Tensor, input_tensor: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        hidden_states = self.dense(hidden_states)  # 3072 -> 768
        hidden_states = self.dropout(hidden_states)
        hidden_states = self.LayerNorm(hidden_states + input_tensor)  # 残差和层归一化
        return hidden_states`

面试题:为什么注意力机制中要除以根号dk

答:因为q和k做点积后值会很大,会导致反向传播时softmax函数的梯度很小。除以根号dk是为了保持点积后的值均值为0,方差为1.(q和k都是向量)

证明:已知q和k相互独立,且是均值为0,方差为1。

则D(qi*ki)=D(qi)*D(ki)=1

除以dk则D((qi*ki)/根号dk)=1/dk,每一项是这个值,但是根据上面红框的公式,一共有dk项求和,值为1

所以(q*k)/dk的方差就等1

(背景知识)方差性质:

D(CX)=C^2D(X) ,其中C是常量

相关推荐
Sherlock Ma1 分钟前
PDFMathTranslate:基于LLM的PDF文档翻译及双语对照的工具【使用教程】
人工智能·pytorch·语言模型·pdf·大模型·机器翻译·deepseek
知舟不叙9 分钟前
OpenCV中的SIFT特征提取
人工智能·opencv·计算机视觉
kadog40 分钟前
PubMed PDF下载 cloudpmc-viewer-pow逆向
前端·javascript·人工智能·爬虫·pdf
亿坊电商1 小时前
AI数字人多模态技术如何提升用户体验?
人工智能·ux·ai数字人
不吃香菜?2 小时前
PyTorch 实现食物图像分类实战:从数据处理到模型训练
人工智能·深度学习
Jackilina_Stone2 小时前
【论文阅读】平滑量化:对大型语言模型进行准确高效的训练后量化
人工智能·llm·量化·论文阅读笔记
-曾牛2 小时前
企业级AI开发利器:Spring AI框架深度解析与实战
java·人工智能·python·spring·ai·rag·大模型应用
TMT星球2 小时前
商汤绝影生成式AI汽车新品亮相上海车展,引领AI汽车创新潮流
人工智能·汽车
Light602 小时前
智启未来:深度解析Python Transformers库及其应用场景
开发语言·python·深度学习·自然语言处理·预训练模型·transformers库 |·|应用场景
爱的叹息2 小时前
DeepSeek 大模型 + LlamaIndex + MySQL 数据库 + 知识文档 实现简单 RAG 系统
数据库·人工智能·mysql·langchain