代码实现：虽然具体代码未在此回答中给出，但通常实现这些步骤会涉及以下操作： 使用Python等编程语言定义数据集和词汇表。 利用循环或向量化操作进行分词编码。 初始化嵌入向量矩阵，并在模型训练过程中更新这些向量。 计算位置嵌入，并将其与分词嵌入相加得到最终的输入表示。通过这些步骤和相应的代码实现，...
一文彻底搞懂Transformer的输入附代码
Transformer的输入处理流程主要包括以下几个关键步骤：
定义数据集：
在实际应用中，数据集通常规模庞大，但为了便于理解和可视化，可以采用一个简化的小型数据集。创建词汇表：
词汇表是数据集中唯一分词的总数。通过将数据集拆分并统计唯一的Token，利用集合操作去除重复项，可以计算出词汇量大小。分词编码：
为每个唯一的Token分配一个唯一的数字ID。Token可以对应单一的单词，也可能包含单词的一部分。通过编码过程，数据被转换为模型可以理解的序列信息。分词嵌入：
嵌入向量用于表示输入Token。原始论文中通常使用512维的嵌入向量，但可视化时可以采用较低维度。这些嵌入向量在开始时随机填充，并在模型学习过程中逐渐更新，以反映Token之间的语义关系。位置嵌入：
位置嵌入是Transformer模型中不可或缺的组成部分，用于帮助模型理解输入序列中每个Token的相对位置。通过计算位置嵌入并将其与分词嵌入相加，可以为编码器部分准备输入序列。代码实现：虽然具体代码未在此回答中给出，但通常实现这些步骤会涉及以下操作： 使用Python等编程语言定义数据集和词汇表。 利用循环或向量化操作进行分词编码。 初始化嵌入向量矩阵，并在模型训练过程中更新这些向量。 计算位置嵌入，并将其与分词嵌入相加得到最终的输入表示。
通过这些步骤和相应的代码实现，可以深刻理解并掌握Transformer模型的输入处理流程。
2025-03-07
