在Transformer模型中,编码器如何将注意力矩阵传递给解码器?’Attention is all you need’?

我在阅读著名的论文‘Attention is all you need’。虽然我对大部分主要概念都很清楚,但在几个点上有些困惑enter image description here

  1. 编码器如何将使用输入计算出的注意力矩阵传递给解码器?我理解的是它只传递键(Key)与值(Value)矩阵给解码器
  2. 在测试时,我们从哪里获得解码器的移位输出?
  3. 由于它一次只能输出一个标记,这个变换器是否需要多次迭代来生成输出序列?如果是,那么如何知道何时停止?
  4. 在解码器的多头注意力机制中,权重是否经过训练,因为它已经从编码器和掩码多头注意力中获取了Q、K和V?

任何帮助都将不胜感激


回答:

  1. 编码器传递计算出的’注意力’矩阵。这个注意力矩阵被视为解码器多头注意力模块的’键’与’值’矩阵

  2. 为什么测试时需要移位输出?实际上不需要,因为在测试时,我们需要从第一个标记开始预测,此时’序列开始’(BOS)标记被视为过去的标记,因此自动左移

  3. 是的,我们需要反复迭代,一次预测一个标记。如果预测的标记是’序列结束’(EOS),我们就停止

  4. 这一点不太清楚,但看起来解码器的多头注意力机制似乎没有经过训练

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