Pengenalan kepada pengekodan kedudukan Transformer dan cara memperbaikinya

Transformer ialah model pembelajaran mendalam yang digunakan secara meluas dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi. Ia menggunakan mekanisme perhatian diri untuk menangkap hubungan antara perkataan dalam urutan, tetapi mengabaikan susunan kedudukan perkataan dalam urutan, yang boleh menyebabkan kehilangan maklumat. Untuk menyelesaikan masalah ini, Transformer memperkenalkan pengekodan kedudukan. Prinsip asas pengekodan kedudukan adalah untuk menetapkan setiap perkataan dalam jujukan vektor kedudukan, yang mengandungi maklumat tentang kedudukan perkataan dalam jujukan. Dengan cara ini, model boleh mengambil kira maklumat kedudukan perkataan dengan menambahkan vektor kedudukan pada vektor pembenaman perkataan. Kaedah biasa pengekodan kedudukan ialah menggunakan fungsi sinus dan kosinus untuk menjana vektor kedudukan. Khususnya, untuk setiap kedudukan dan setiap dimensi, nilai vektor kedudukan terdiri daripada fungsi sinus dan fungsi kosinus. Kaedah pengekodan ini membolehkan model mempelajari hubungan antara lokasi yang berbeza. Sebagai tambahan kepada kaedah pengekodan kedudukan tradisional, beberapa kaedah yang dipertingkatkan telah dicadangkan. Sebagai contoh, seseorang boleh menggunakan pengekodan kedudukan yang dipelajari, di mana vektor kedudukan dipelajari melalui rangkaian saraf. Kaedah ini boleh menyesuaikan vektor kedudukan secara adaptif semasa proses latihan untuk menangkap maklumat kedudukan dalam urutan dengan lebih baik. Ringkasnya, model Transformer menggunakan pengekodan kedudukan untuk mempertimbangkan susunan perkataan

1. Prinsip asas

Dalam Transformer, pengekodan kedudukan ialah cara pengekodan maklumat kedudukan ke dalam vektor. Ia ditambah dengan vektor benam perkataan untuk mendapatkan perwakilan akhir setiap perkataan. Kaedah pengiraan khusus adalah seperti berikut:

PE_{(i,2j)}=sin(frac{i}{10000^{2j/d_{model}}})

PE_{(i,2j +1) }=cos(frac{i}{10000^{2j/d_{model}}})

di mana, i ialah kedudukan perkataan, j ialah dimensi vektor pengekodan kedudukan, dan d_ {model} ialah dimensi model Transformer . Dengan formula ini, kita boleh mengira nilai pengekodan kedudukan untuk setiap kedudukan dan setiap dimensi. Kita boleh menggabungkan nilai-nilai ini ke dalam matriks pengekodan kedudukan dan kemudian menambahkannya pada matriks embedding perkataan untuk mendapatkan perwakilan pengekodan kedudukan bagi setiap perkataan.

2. Kaedah penambahbaikan

Walaupun pengekodan kedudukan Transformer berprestasi baik dalam banyak tugas, masih terdapat beberapa penambahbaikan yang boleh digunakan.

1. Mempelajari pengekodan kedudukan

Dalam model Transformer tradisional, pengekodan kedudukan dikira berdasarkan formula tetap, yang tidak boleh menyesuaikan diri dengan keperluan khusus bagi tugasan yang berbeza dan set data yang berbeza. Oleh itu, penyelidik telah mencadangkan beberapa kaedah untuk mempelajari pengekodan kedudukan. Satu pendekatan ialah menggunakan rangkaian saraf untuk mempelajari pengekodan kedudukan. Khususnya, penyelidik menggunakan pengekod auto atau rangkaian neural konvolusi untuk mempelajari pengekodan kedudukan supaya pengekodan kedudukan boleh disesuaikan dengan keperluan khusus bagi tugasan dan set data. Kelebihan kaedah ini ialah pengekodan kedudukan boleh dilaraskan secara adaptif, dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi model.

2. Pengekodan kedudukan rawak

Kaedah penambahbaikan lain ialah menggunakan pengekodan kedudukan rawak. Kaedah ini menggantikan formula pengekodan kedudukan tetap dengan mengambil sampel secara rawak satu set vektor pengekodan kedudukan. Kelebihan kaedah ini ialah ia boleh meningkatkan kepelbagaian model, dengan itu meningkatkan keteguhan dan keupayaan generalisasi model. Walau bagaimanapun, oleh kerana pengekodan kedudukan rawak dijana secara rawak pada setiap masa latihan, lebih banyak masa latihan diperlukan.

3. Pengekodan kedudukan berbilang skala

Pengekodan kedudukan berbilang skala ialah kaedah yang meningkatkan pengekodan kedudukan dengan menggabungkan matriks pengekodan berbilang kedudukan bersama. Khususnya, penyelidik menambah matriks pengekodan kedudukan pada skala yang berbeza untuk mendapatkan perwakilan pengekodan kedudukan yang lebih kaya. Kelebihan kaedah ini ialah ia boleh menangkap maklumat kedudukan pada skala yang berbeza, dengan itu meningkatkan prestasi model.

4. Pengekodan kedudukan setempat

Pengekodan kedudukan setempat ialah kaedah untuk meningkatkan pengekodan kedudukan dengan mengehadkan pengekodan kedudukan kepada kawasan setempat. Khususnya, penyelidik mengehadkan pengiraan pengekodan kedudukan kepada julat tertentu di sekitar perkataan semasa, dengan itu mengurangkan kerumitan pengekodan kedudukan. Kelebihan pendekatan ini ialah ia boleh mengurangkan kos pengiraan di samping meningkatkan prestasi model.

Ringkasnya, pengekodan kedudukan Transformer ialah teknik penting yang boleh membantu model menangkap maklumat kedudukan antara perkataan dalam urutan, seterusnya meningkatkan prestasi model. Walaupun pengekodan kedudukan tradisional berfungsi dengan baik dalam banyak tugas, terdapat beberapa peningkatan yang boleh digunakan. Kaedah penambahbaikan ini boleh dipilih dan digabungkan mengikut keperluan tugasan dan set data, seterusnya meningkatkan prestasi model.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada pengekodan kedudukan Transformer dan cara memperbaikinya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!