理解神经机器翻译的机制具有预注意和注意机制的编码器-解码器模型_百 ...

发布网友发布时间：2024-10-02 08:17

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热心网友时间：2024-10-02 08:15

理解神经机器翻译的机制，关键在于编码器-解码器模型，特别是具有预注意和注意机制的版本。这些模型在Transformer和大型语言模型中起着核心作用。传统的序列到序列模型，如seq-to-seq，由于其固定上下文窗口，对于长序列处理存在挑战，信息容易丢失。为了解决这个问题，注意力机制引入了动态关注点，允许解码器逐个单词地评估编码器中每个词的重要性。

注意力机制的核心是计算对齐分数，如图3所示，通过比较源和目标序列的隐藏状态，找到生成每个目标词的最相关英语单词。对齐分数通过softmax归一化，形成注意力权重，如图4所示，这些权重指导解码器生成准确的翻译。例如，当翻译"Its time for coffee"到法语"C'est l'heure du café"时，解码器会更关注"Its"来预测"C'est"。

预注意力解码器进一步优化了这个过程，先使用目标序列生成查询，然后与编码器的键和值进行交互，生成上下文向量。这些向量包含了所有输入信息，帮助解码器在生成输出时做出更准确的选择，如图9所示。这在处理不同语言中不同顺序的挑战时，显著提高了翻译质量。

理解神经机器翻译的机制 具有预注意和注意机制的编码器-解码器模型_百 ...

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