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自适应网站建设推荐,贵港免费的网站建设,酒店平台网站建设,免费的网站软件正能量推荐本文详细解释了Transformer架构如何解决RNN和LSTM中的长距离依赖问题。RNN/LSTM由于循环结构#xff0c;在处理长序列时会出现梯度消失或爆炸#xff0c;导致早期信息难以传递到后期。而Transformer通过自注意力机制#xff0c;允许模型在处理序列每个元素时直接关注所有其他…本文详细解释了Transformer架构如何解决RNN和LSTM中的长距离依赖问题。RNN/LSTM由于循环结构在处理长序列时会出现梯度消失或爆炸导致早期信息难以传递到后期。而Transformer通过自注意力机制允许模型在处理序列每个元素时直接关注所有其他元素无论距离多远从而有效捕捉长距离依赖关系同时实现并行计算提高效率。引言Transformer是一种基于注意力机制(self-attention)的神经网络架构在2017年由Google的Vaswani等人提出。在这之前自然语言处理NLP和其他序列任务主要依赖于循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM。但是当序列很长时还是很难捕捉输入序列和目标序列之间的依赖关系也就是所谓的长距离依赖问题。以机器翻译为例一个句子的开始部分可能会影响到句子的最终翻译但随着句子长度的增加早期信息的影响会逐渐减弱。Transformer 的设计初衷就是为了解决上面讲的长距离依赖问题。为什么RNN/LSTM神经网络会出现长距离依赖问题长距离依赖问题产生的根本原因在于循环神经网络的结构设计。拿RNN来举例说明RNN循环神经网络为了顺序处理序列数据一次处理一个输入元素例如一个单词使用循环将信息从一个步骤传递到下一个步骤。如下面图示在每个时间步骤(指的是序列数据中每一个独立的时刻或位置。在处理序列数据时如文本、时间序列数据或任何形式的连续数据每个时间步骤对应于序列中的一个元素)RNN会接收两个输入当前时间步骤的输入数据和前一个时间步骤的隐藏状态。RNN将这两个输入结合起来生成当前时间步的输出和一个新的隐藏状态新的隐藏状态会被传递到下一个时间步作为输入的一部分。输入数据是已知的对于隐藏状态其计算公式可以表示为ht是当前时间步的隐藏状态tanh是循环神经网络的激活函数WU是网络的学习参数xt是当前时间步的输入ht-1是前一个时间步的隐藏状态从公式上可以直白地看出隐藏状态之间的依赖关系。在训练神经网络时我们通过反向传播计算损失函数对参数的梯度结合学习率来更新参数。上面的公式结合梯度计算的链式法则会涉及到连续乘积因为每个时间步的隐藏状态都依赖于前一个时间步从公式上去理解可能会更直观一些。由于梯度是连乘的关系所以当W较小时网络深度越深意味着需要连续乘的次数就越多梯度就会越小(小于1的数连乘约乘约小)导致梯度消失网络难以学习更新早期层的权重反之则是会导致梯度爆炸(大于1的数连乘越乘越大)使得网络权重在训练过程中变得非常不稳定。transform架构如何解决上面问题?Transformer通过其独特的自注意力机制解决了长距离依赖问题同时也使得序列数据的处理能够并行化从而显著提高了处理效率。这一架构避开了循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM依赖于序列顺序处理的限制允许模型直接关注到输入序列中任意位置的信息。自注意力(self-attention)机制是 Transformer 的核心它允许模型在处理序列的每一个元素时考虑到序列中的所有其他元素。对于每个元素模型学习一个权重分布表示序列中其他元素对当前元素的重要性。这使得模型能够捕捉序列内任何位置之间的依赖关系无论这些位置之间相隔多远。假设我们有一个机器翻译任务要将英语翻译成法语。考虑这个简单的英语句子“The cat sat on themat。”猫坐在垫子上。在翻译成法语时“Le chat était assis sur letapis.”理解单词“cat”猫和“mat”垫子之间的关系对于生成正确的翻译是非常重要的即使在句子中它们可能相隔几个单词。RNN 或 LSTM 模型中模型需要通过多个时间步骤逐步处理这个句子这可能导致开始处的信息在到达句子末尾时变得模糊不清尤其是对于长句子。这就是所谓的长距离依赖问题。而在 Transformer 模型中通过自注意力机制模型可以直接计算“cat”和“mat”之间的关系无需逐步传递信息。具体来说当模型处理“cat”这个词时它会同时考虑到整个句子中的所有词包括“mat”并且能够直接关注到“mat”对理解“cat”所在的上下文环境的重要性。这种机制使得模型即使在处理很长的句子时也能有效地捕捉到重要的依赖关系。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】