Transformer开源代码解析、BertEncoder、BertLayer及Self-Attention代码...
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发布时间：2024-10-24 09:37
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时间：2024-11-13 19:33
Transformer模型的开源代码详解，深入解析BertEncoder和BertLayer，以及Self-Attention机制。首先，BertLayer是BERT模型的核心模块，它通过多层递归处理输入，生成句向量和词向量。模型结构分为三个部分：BertAttention、BertIntermediate和BertOutput。
1.1 BertAttention的核心功能是Self-Attention，它利用注意力机制捕捉句子中每个token的上下文信息。这个过程包括计算Q、K和V，以及生成attention_scores、attention_probs和context_layer。
1.2 BertIntermediate层通过线性变换提升隐藏层维度，但研究发现减少这一层并不会显著降低模型性能，只是减少了参数和计算量。作者建议简化架构以简化模型。
1.3 BertOutput负责将intermediate_output降维并进行残差连接，形成layer_output，每个token的词向量就存储在这个矩阵中。
2. 自注意力机制在BertSelfAttention类中实现，首先计算注意力分数，然后通过softmax函数调整，最后通过context_layer计算得到每个token的上下文向量。
在代码实现中，Self-Attention的关键步骤涉及矩阵乘法和softmax操作，这些步骤对处理效率有影响。同时，attention_mask通过设置负值来抑制不需要考虑的token影响注意力计算。
通过以上步骤，BertEncoder和BertLayer共同构建了Transformer模型的基础结构，为后续的下游任务提供丰富的词向量表示。理解这些组件有助于深入学习Transformer模型的工作原理。
