理解NLP迁移学习/Transformers/GPT/Bert中遇到的难点和笔记_迁移学习 transformer

这篇笔记主要是我在学习这些算法的过程中，遇到难以理解的地方之后去查询资料，然后记录下了我自己的一些针对这些难点的理解，并不是对大标题中的概念进行一个基础地介绍，如果你完全没有听说过这些概念，建议先去百科一下，或者看看原文，然后如果有卡壳的地方，希望这篇笔记能帮助到你。

Seq-to-Seq model

1. 以Neural Machine Translation来说，seq1的每个字依次进入encoder被encode成一个个hidden states（也可以称context——越是往后的hidden states/context，包含句子的内容越多），当最后一层hidden states被算出来，这个last hidden states就包含了seq1句子所有的context，并且被送入decoder，decoder开始output seq2的每个字，并且在decoding的过程中，不断地产生hidden states（即so far目前被decode了的所有context）。
2. context vector，即最后一层的hidden layer，会比较有问题，因为没办法处理过长的句子的所有信息（毕竟要把一整个句子的含义全部encode到一个vector里），后来出现了Attention这种结构，作为弥补RNN的hidden layers的解决办法。
3. Seq-to-Seq with Attentions：
   1）不同于之前只把最后一层encoder生成的hidden layer递给decoder，现在encoder生成的所有的hidden layers都要递给decoder，然后让decoder自己来判断当它想翻译一个字（例如f3 -> e3）的时候，它会更多更多地参考哪个$f_i,i\ne 3$词向量，所以decoder的第一层hidden states其实是一个weighted sum of encoder hidden states。
   2）所以整个流程是：
   - encoder生成所有的hidden layers, $h_1^e$,…,$h_n^e$
   - decoder接收到$<END>$的词向量，和一个initial decoder hidden layer $h_{init}^d$，生成 h n + 1 d h_{n+1}^d