Вопрос или проблема
Например, переведите английское предложение A на французское предложение B.
Во время обучения с i-ым словом в B все предыдущие слова перед B будут переданы декодеру, длина которого будет изменяться в зависимости от i. Как это обрабатывается, чтобы оно могло вписаться в фиксированные размеры на окончательном линейном слое во время ОБУЧЕНИЯ?
Для подачи слов по одному в трансформерной сети мы передаем целое предложение вместе с маской в сеть. А маска будет выполнять свою работу, снимая маскировку с одного нового слова за раз.
Ответ или решение
Вопрос о размере входных данных декодера трансформера во время обучающего процесса является критически важным для понимания архитектуры модели и её функционирования. При рассмотрении ситуации, когда мы переводим предложение на английском (A) на французский (B), необходимо учитывать, как именно модель обрабатывает последовательность слов и как это связано с фиксированным размером данных для выходного слоя.
Обработка входных данных в декодере трансформера
Во время обучения декодер трансформера принимает не всю последовательность целевого языка (например, французского) сразу, а по одному слову за раз. На каждом шаге (i) (где (i) — это индекс текущего слова в последовательности B), декодер использует все предыдущие слова: (B_1, B2, …, B{i-1}). Это означает, что каждый раз, когда мы переводим новое слово, в декодер подаются все слова, которые уже были сгенерированы, однако само текущее слово (в данном случае (B_i)) ставится в качестве целевого.
Работа маскировки стратегий
При передаче данных в декодер для фиксированного размера используются маскировочные механизмы. Это достигается путем создания так называемого "медленного" или "декодерного" маскирования, которое позволяет декодеру видеть только уже сгенерированные слова и блокирует доступ к текущему слову. Маска формируется таким образом, что она позволяет декодировать только слова от (B1) до (B{i-1}) на шаге (i). Такой подход позволяет менять длину входной последовательности на каждом этапе, но в то же время он обеспечивает согласованность и целостность процесса обучения.
Фиксированный размер на выходе
К финальному линейному слою модели используется фиксированный размер, чтобы корректно обрабатывать выходные данные. Обычно это достигается с помощью:
-
Паддинга: Если длина последовательностей варьируется, вводятся заполнители (padding tokens), чтобы привести все последовательности к одной длине, что делает построение батчей более эффективным.
-
Фиксированной размерности эмбеддингов: Все слова преобразуются в векторы фиксированной размерности перед подачей на линейный слой. Это позволяет избежать проблем с размерами на выходе и обеспечивает унификацию.
Заключение
Таким образом, входной размер данных для декодера трансформера во время обучения определяется динамическим числом обработанных слов с использованием масок для контроля информации, которая поступает в модель. Это решение позволяет поддерживать необходимую гибкость в обработке последовательностей переменной длины, при этом обеспечивая выходные данные фиксированного существующего размера для последующей обработки в линейном слое. Так, обучение декодера происходит эффективно, а конечный результат — надежный и высококачественный перевод.