昇思MindSpore技术公开课-Transformer

1. 学习总结

学习了Transformer模型的基本原理和实现过程包括注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制，Transformer模型的基本概念和结构等内容。Transformer模型由Encoder和Decoder组成。通过Encoder将输入句子提取特征，通过Decoder预测下一个单词。为了处理不确定性语言序列需要加入位置编码来区分不同位置的信息。位置编码通过在Word Embedding矩阵中添加位置信息来实现通过索引和矩阵运算来生成不同的位置编码保证每个位置上的数值不同。通过代码实现了注意力分数的计算和合并，展示了多头注意力机制的并行计算过程。同时还介绍了注意力分数的作用和意义，以及在实际任务中的应用。整体内容涵盖了Transformer模型的核心知识点和实现细节。

transformer模型的搭建和注意力机制：

transformer模型是大型语言模型的关键
穿梭模型的结构和注意力机制的重要性
位置编码和注意力机制的作用

文本翻译和情感分类的关键点

进行情感分类
评论的关注点
注意力机制和文本翻译
query、key和value的作用
翻译目标和原始句子的一致性

注意力分数和权重计算的逻辑

翻译句子作为value存在
注意力分数计算方式和两种方法
向量投影和影响因素
排除向量大小影响的计算方法
soft max形式计算权重和注意力分数
网络层建立和连接顺序

注意力分数计算和padding的逻辑

对于query和key之间的点击，通过soft max作用到后面的value上面
在处理句子时，需要加上特殊符号表示句子的起始和结束，以及进行padding操作
通过padding mask函数来识别句子中的padding占位符，以便计算注意力分数

注意力机制和自注意力分数的计算

进行注意力分数的计算
关于注意力机制的基本基础
自注意力分数越高表示词之间关联性越强

多头注意力机制的实现和计算过程

头就处理就是它主要的目的
多头注意力的并行计算方式

自注意力分数的优化

可以在优化的地方是合并头部参数
合并小维度空间的注意力分数
优化自注意力分数的计算

Transformer模型的encoder和decoder结构,以及如何通过位置编码来解决语言模型的问题。

位置编码的概念和实现方式,通过对矩阵元素进行计算和添加,实现词向量中位置信息的表示。

编码器处理数据的逻辑,包括多头注意力、前馈神经网络和残差连接等组件。

残差和层归一化在神经网络中的作用,以及如何保证输入和输出的形状一致性。

编码器层的搭建过程,包括多个层的连接顺序和参数设置,以及词典的概念。

如何使用注意力机制进行编码和解码,以及如何平衡内容信息和位置信息。

如何通过掩码来实现词语预测,并结合注意力分数计算,实现序列预测的方法。

2. 学习心得

通过本课程，我对人工智能和大型语言模型有了更深刻的理解。最大的收获是对Transformer模型的结构和注意力机制的深入了解，以及如何将这些理论应用于实际问题。学习如何计算和优化自注意力分数，让我更清楚地认识到模型中各个部分的重要性和相互依赖性。

3. 经验分享

在学习过程中，我发现理论和实践的结合至关重要。一开始，我尝试直接深入代码实现，却发现在理解概念上有所欠缺。后来，我改变了学习策略，先理解理论再进行编码实践，这样使学习过程更加高效。此外，与同学们的讨论和分享也帮助我快速理解复杂概念。

4. 课程反馈

课程内容全面，但部分高级概念讲解可以更详细一些，以便新手更好地理解。练习环节非常有用，但可以增加更多实际案例来加强理解。建议增加更多关于模型优化和调试的内容，以帮助更好地理解如何提高模型性能。

5. 使用MindSpore昇思的体验和反馈

MindSpore昇思提供了许多高效的工具和功能，使得模型的实现和测试变得更加容易。我特别喜欢其直观的编程界面和丰富的库支持。然而，对于新手来说，某些高级功能的文档和教程可以更加详细一些。期待未来版本能够进一步改进用户体验，并加入更多新功能。

官方课程链接https://www.bilibili.com/video/BV16h4y1W7us/?spm_id_from=333.999.0.0