模型架构与注意力

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题目目录

42 道原题
  1. Encoder端和Decoder端是如何进行交互的?

    原题
  2. Decoder阶段的多头自注意力和encoder的多头自注意力有什么区别?

    原题
  3. Transformer的并行化提现在哪个地方?Decoder端可以做并行化吗?

    原题
  4. 简单描述一下wordpiece model 和 byte pair encoding,有实际应用过吗?

    原题
    完整原题

    Transformer训练的时候学习率是如何设定的?Dropout是如何设定的,位置在哪里?Dropout 在测试的需要有什么需要注意的吗?

    原题
  5. 引申一个关于bert问题,bert的mask为何不学习transformer在attention处进行屏蔽score的技巧?

    原题

    此处 Transformer 的屏蔽指解码器的因果注意力掩码。

  6. 介绍一下 FFN 块 计算公式?

    原题
  7. 介绍一下 GeLU 计算公式?

    原题
  8. 介绍一下 Swish 计算公式?

    原题
  9. 介绍一下 使用 GLU 线性门控单元的 FFN 块 计算公式?

    原题