深度学习-Transformer 黄海广 副教授 2 03 Transformer的训练 本章目录 01 Transformer介绍 02 Transformer的工作流程 04 BERT 3 1.Transformer介绍 01 Transformer介绍 03 Transformer的训练 02 Transformer的工作流程 4 1.Transformer介绍 为什么需要用transformer 其实在之前我们使用的是RNN（或者是其的单向或者双向变种LSTM/GRU等） 来 作为编解码器。RNN模块每次只能够吃进一个输入token和前一次的隐藏状态，然 后得到输出。它的时序结构使得这个模型能够得到长距离的依赖关系，但是这也 使得它不能够并行计算，模型效率十分低。 在没有transformer的时候，我们 5 1.Transformer介绍 Seq2Seq任务 Seq2Seq 任务指的是输入和输出都是 序列的任务，输出的长度不确定时采 用的模型，这种情况一般是在机器翻 译的任务中出现，将一句中文翻译成 英文，那么这句英文的长度有可能会 比中文短，也有可能会比中文长，所 以输出的长度就不确定了。 上图，输入的中文长度为4，输出的英文长度为2 6 1.Transformer介绍 Encoder-Decoder模型

1 2023年06月 深度学习-Vision Transformer (ViT) 黄海广 副教授 2 03 模型训练策略 本章目录 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 3 1.背景知识 03 模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 all you need的文章，开创性地提出了 在序列转录领域，完全抛弃 CNN和RNN，只依赖Attention-注 意力结构的简单的网络架构， 名为Transformer；论文实现的 任务是机器翻译。 Transformer结构 Multi-Head Attention Add & Norm Input Embedding Output Embedding Feed Inputs Outputs (shifted right) Positional Encoding Positional Encoding 1.背景知识 6 为什么需要用transformer Transformer原本是用来做 NLP的工作的，所以ViT的 首要任务是将图转换成词 的结构，这里采取的方法 是如上图左下角所示，将 图片分割成小块，每个小 块就相当于句子里的一个 词。这里把每个小块称作

Framework containers are no longer tested on Pascal GPU architectures. ‣ Transformer Engine is a library for accelerating Transformer models on NVIDIA GPUs. It includes support for 8-bit floating point (FP8) inference performance with lower memory utilization. Transformer Engine also includes a collection of highly optimized modules for popular Transformer architectures and an automatic mixed precision-like TransformerXL model: This transformer-based language model has a segment-level recurrence and a novel relative positional encoding. The enhancements that were introduced in Transformer-XL help capture better

2020 美团技术年货 CODE A BETTER LIFE 【算法篇】 算法 1 智能搜索模型预估框架 Augur 的建设与实践 1 Transformer 在美团搜索排序中的实践 23 BERT 在美团搜索核心排序的探索和实践 36 美团智能配送系统的运筹优化实战 60 一站式机器学习平台建设实践 77 美团搜索中 NER 技术的探索与实践 92 KDD Cup 如何实现能力的快速复用并能够保障业务的安全？ 下面，我们将逐一给出答案。 8 > 美团 2020 技术年货 4.1 构建预估内核：高效的特征和模型迭代 4.1.1 Operator 和 Transformer 在搜索场景下，特征抽取较为难做的原因主要包括以下几点： ● 来源多：商户、商品、交易、用户等数十个维度的数据，还有交叉维度。由于 美团业务众多，难以通过统一的特征存储去构建，交易相关数据只能通过服务 异步、自动聚合 RPC、并行 计算的编排优化，从而达到提升性能的目的。 Transformer：用于处理与模型相关的特征逻辑，如分桶、低频过滤等等。一个特 征可以配置一个或者多个 Transformer。Transformer 也提供接口，业务方可以根 据自己的需求定制逻辑。 算法 < 9 离在线统一逻辑：Transformer 是特征处理的模型相关逻辑，因此我们将 Trans- former

cn/），发布时间
2023年11⽉2⽇
• 欢迎关注公众号，了解更多动态 公司亮点 1.
团队拥有世界级的⼈才密度：
a. 创始⼈杨植麟是中国35岁以下NLP领域引⽤最⾼的研究者，Transformer-XL
和
XLNet
两篇重要 论⽂的第⼀作者；两位联合创始⼈周昕宇和吴育昕都有
10000+
的Google
Scholar引⽤。
b. 团队成员囊括NLP,
CV,
RL（强化学习） LLaMa和Google
PALM等⼤多数 主流模型的重要组成部分；发明了group
normalization，是Stable
Diffusion等AI模型成功 的关键组件；发明了
Transformer-XL，是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越RNN 的注意⼒语⾔模型，解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题，定义了语⾔建模的新标准；曾 与DeepMind和CMU合作研究，⾸次实现⼩样本性能逼近全监督学习的⾼效对⻬⽅法。
能拍板执⾏。⼀个具体的例⼦是，⽉之暗⾯希望⽐
OpenAI
更关⼼⽤⼾，原因是杨植麟判断⽤⼾数据的
scale
up
的效果最终会超越
base
model
⾃⾝。
杨植麟对于⽤
transformer
这个概率模型的思想基础⾛向
AGI
也很有信⼼，⽤他的话说“如果你有
10
亿的
context
length，今天看到的问题都不是问题”。
AGI：AI
本质就是⼀堆
scaling
law

effect. <transformer- class-name> X (no more than one can be present) No effect on the deployed divert.(unless restarting broker, in which case the divert will be deployed without the transformer class) No effect on the deployed divert. (unless restarting broker, in which case the divert has the transformer class) Configuration Reload 111 class) class) X (no more than one can be present) Diverts can also be configured to apply a Transformer . If specified, all diverted messages will have the opportunity of being transformed by the Transformer . When an address has multiple diverts configured

Configuration Reload 173 <transformer- class-name> more than one can be present) restarting broker, in which case the divert will be deployed without the transformer class) (unless restarting broker broker, in which case the divert has the transformer class) X (no more than one can be present) No effect on the deployed divert.(unless restarting broker) No effect on the deployed divert Diverts can also be configured to apply a Transformer . If specified, all diverted messages will have the opportunity of being transformed by the Transformer . When an address has multiple diverts configured

Configuration Reload 171 <transformer- class-name> more than one can be present) restarting broker, in which case the divert will be deployed without the transformer class) (unless restarting broker broker, in which case the divert has the transformer class) X (no more than one can be present) No effect on the deployed divert.(unless restarting broker) No effect on the deployed divert Diverts can also be configured to apply a Transformer . If specified, all diverted messages will have the opportunity of being transformed by the Transformer . When an address has multiple diverts configured

预训练模型的发展 31 预训练模型的发展 32 Transformer 资料来源：《Attention Is All You Need》,Ashish Vaswani et.al 2017 ◼ Transformer摆脱了人工标注数据集的缺陷，模型在质量上更优、 更易于并行化，所需训练时间明显更少 ◼ Transformer通过成功地将其应用于具有大量和有限训练数据的分 析，可以很好地推广到其他任务 Need》 中提出了一种新的简单架构——Transformer，它完全基于注意力机制， 完全不用重复和卷积，因而这些模型在质量上更优，同时更易于并行化，并 且需要的训练时间明显更少。 ✓ Transformer出现以后，迅速取代了RNN系列变种，跻身主流模型架构基 础。（RNN缺陷正在于流水线式的顺序计算） 图：Transformer模型架构 33 首先通过词嵌入(Word Embedding)将字、词、 增强数据间的结构信息。其次通过Transformer等模式结合 上下文进行推导，生成最终文本。 ◼ Transformer架构可分为自回归系列（例如GPT-3，偏好生成性任务）、双向Transformer+Mask的自编码系列（例如BERT， 偏好自然语言理解）、Encoder-decoder架构（例如T5，使用双向/单向attention，偏好条件文本生成） 图：Transformer典型技术场景下的原理介绍如下所述

effect. <transformer- class-name> X (no more than one can be present) No effect on the deployed divert. (unless restarting broker, in which case the divert will be deployed without the transformer class) No effect on the deployed divert. (unless restarting broker, in which case the divert has the transformer class) X (no more than one can be present) No effect on the deployed divert. (unless Diverts can also be configured to apply a Transformer . If specified, all diverted messages will have the opportunity of being transformed by the Transformer . When an address has multiple diverts configured