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文本生成：Transformer架構(gòu)實(shí)現(xiàn)并行處理，提升模型訓(xùn)練效率 |
| 編輯： 來源：浙商證券 時(shí)間：2023/5/11 |
RNN架構(gòu)局限在于無法并行運(yùn)算。RNN計(jì)算是有時(shí)序依賴的，需要用到前一個(gè)時(shí)間步或者后一個(gè)時(shí)間步的信息，這導(dǎo)致它難 以并行計(jì)算，只能串行計(jì)算。GPU的并行化能夠大大加速計(jì)算過程，如果模型不能夠并行計(jì)算，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算速度很低。 Transformer架構(gòu)引入Self-attention自注意力機(jī)制可取代RNN。 2017年，Google發(fā)布《Attention is All You Need》Transformer模型通過采用Self-Attention 自注意力機(jī)制，完全拋棄了傳統(tǒng)RNN在水平方向的傳播，只在垂直方向上傳播，只需要不斷疊加Self-Attention層即可。這樣，每一層的計(jì)算都可以并行進(jìn)行，可以使用GPU進(jìn)行加速。
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