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Certainly! Here's the text in simplified Chinese while keeping the HTML structure:
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Transformer 架构解析
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当思考到变压器对人工智能的巨大影响时，我总是会想起李飞飞和Andrej Karpathy的故事。Andrej Karpathy是OpenAI的联合创始人，也是李飞飞的博士生，是人工智能研究中最知名的名字之一。对于计算机科学家来说，他是现代版的迈克尔·乔丹，虽然有点书呆子。在他2015年的博士学位期间，Andrej开创了一种新颖的计算机视觉算法，可以用人类自然语言描述一张照片。李飞飞建议说：“非常酷，现在试试反过来”，对此Andrej立刻回答说：“哈哈，那是不可能的。”
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正如我们现在所知道的那样，事实上并非不可能。安德烈仅仅是缺少了一个关键的拼图，这个拼图直到2017年人工智能的舞台才得以显现。在2017年的NeurIPS大会上，Google Brain团队发布了《Attention is All you Need》一文，这篇论文彻底改变了机器翻译的格局，并开启了大型语言模型的时代。这篇论文突显了传统序列到序列模型的局限性，后者依赖于循环和卷积来处理序列数据。相反，他们提出了“Transformer”，仅基于注意力机制，完全摒弃了循环和卷积。这一思想如此革命性，以至于多年来，全世界最优秀的计算机科学家们寻找替代方法却无功而返。那么，究竟什么是Transformer，它又有什么特别之处呢？
```Sure, here's the translation of "What is a Transformer?" in simplified Chinese, while keeping the HTML structure intact: ```html
什么是变压器？
```Sure, here's the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure: ```html
Transformer 是一个模型，引入了“自注意力”这一新颖的概念。在处理序列数据（例如输入文本）时，以往会通过 RNN 逐词处理，仅考虑前一个词。自注意力使得模型能够同时处理句子的所有部分，考虑单词之间的关系。这使得计算机能够以类似人类的方式真正“理解”输入，并生成增强的输出。
``` In simplified Chinese: ```htmlTransformer 是一个模型，引入了“自注意力”这一新颖的概念。在处理序列数据（例如输入文本）时，以往会通过 RNN 逐词处理，仅考虑前一个词。自注意力使得模型能够同时处理句子的所有部分，考虑单词之间的关系。这使得计算机能够以类似人类的方式真正“理解”输入，并生成增强的输出。
```Transformers架构解析：
Certainly! Here's the translation of "Encoder Block:" in simplified Chinese, while keeping the HTML structure intact: ```html
编码器块：
```Certainly! Here's the HTML structure with the translated text in simplified Chinese: ```html
分词化：Transformer 操作基于数字数据，因此输入文本被分解成称为 token 的较小单位。Token 可以是单词、子词，甚至是单个字符。在模型词汇表中不存在某个单词的情况下，transformer 通常会进一步将其分解为子词或字符，然后将其映射到相应的 ID。
``` This HTML structure contains the translated text in simplified Chinese while maintaining the basic structure for web content.Certainly! Here's the HTML structure with the translated text in simplified Chinese: ```html
输入嵌入：一旦文本被标记化，每个标记通过查找表映射到一个嵌入向量。如果两段文本相似，它们对应向量中的数值也相似。每个单词被映射到嵌入空间中的一个点，含义相近的单词在物理上更接近彼此。句子中所有单词的词嵌入同时确定。
``` This HTML structure preserves the original format while presenting the translated text in simplified Chinese.Certainly! Here's the HTML structure with the translated text in simplified Chinese: ```html
位置编码：一旦生成每个标记的向量，它们被加在一起来表示输入文本。然而，我们首先需要考虑的是句子中单词的顺序影响其含义的事实。句子“我不难过，我很快乐”和句子“我不快乐，我很难过”，将会得到相同的加和向量，尽管它们具有不同的含义。因此，位置编码向量随后被添加到单词嵌入中，以将位置信息合并到嵌入中。
``` This HTML snippet preserves the structure while presenting the translated text in simplified Chinese.Sure, here's how you can write "Multi-Head Attention" in simplified Chinese while keeping the HTML structure intact: ```html 多头注意力 ``` This HTML snippet ensures that the text "多头注意力" is displayed in simplified Chinese, while the rest of the HTML structure remains unchanged.
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自注意力允许模型权衡每个单词在句子中相对于其他单词的重要性。针对每个单词计算一个注意力向量，突出其与句子中其他单词的关系。考虑两个短语的例子：“The bank of the river” 和 “Money in the bank”。在这两个短语中，单词“bank”的含义不同，理解句子的意思必须理解这一点。当在第一个短语中计算“bank”的注意力向量时，会更加重视“bank”与“river”的关系。而对于第二个短语，会更加关注“bank”与“money”的关系。句子中这两个相关词在词嵌入空间中会被靠近。银行的新的嵌入向量将携带一些邻近单词的信息。
```Certainly! Here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure intact: ```html
加和与归一化：剩余连接（Add）用于将子层的原始输入直接添加到其输出中。这意味着多头注意力机制产生的注意力向量将添加到输入到该块的原始嵌入向量（带有位置编码）中。在剩余连接之后，使用层归一化（Norm）对组合输出进行归一化。层归一化通过对特征之间的向量求和进行归一化来帮助稳定和加快训练过程。
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前馈层：前馈层是一个全连接的神经网络，在自注意力机制对单词嵌入进行上下文化后，对其进行了精炼和增强。它对数据应用两个线性变换，并使用非线性激活函数（ReLU），使模型能够捕捉更复杂的模式和关系。它还改进了自注意力层提取的特征，强调重要特征并抑制不太相关的特征。与自注意力不同，前馈层独立地处理每个标记的嵌入，因此序列中的所有标记都可以同时处理。然后再次对输出应用残差连接和层归一化。
``` This HTML snippet contains the translated text in simplified Chinese while maintaining the basic structure suitable for web content.Sure, here is the translation of "Decoder Block:" into simplified Chinese, keeping the HTML structure intact:
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Certainly! Here's the HTML structure with the translated text in simplified Chinese: ```html
解码器块的目标是接收编码器的输出并生成相关的响应。如果我们向ChatGPT询问：“如何做炒鸡蛋？”，解码器应能够处理输入并通过其训练数据生成相关的答案。它通过下一个词预测逐个生成令牌来实现这一目标。
解码器块的目标是接收编码器的输出并生成相关的响应。如果我们向ChatGPT询问：“如何做炒鸡蛋？”，解码器应能够处理输入并通过其训练数据生成相关的答案。它通过下一个词预测逐个生成令牌来实现这一目标。
Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html
输出嵌入 + 位置编码：在英法翻译的训练阶段中，输出的法语句子将被馈送给解码器。法语句子同样需要被分词，嵌入成向量，并施加位置编码。
``` Translated text: ``` 输出嵌入 + 位置编码：在英法翻译的训练阶段中，输出的法语句子将被馈送给解码器。法语句子同样需要被分词，嵌入成向量，并施加位置编码。 ``````html
掩码多头注意力：在训练过程中，对输出序列应用掩码，以确保输出序列中的每个标记仅基于已生成的标记进行预测。关键在于模型不能通过查看未来的标记来“作弊”。掩码确保模型仅使用过去和当前的信息，维护序列生成过程的完整性。应用掩码后，如常计算注意力分数。掩码多头注意力块的输出是每个标记的一组上下文嵌入。这些嵌入“知道”序列中它们之前的标记，但不受稍后出现的标记的影响。
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编码器-解码器多头注意力块：来自掩码注意力块的上下文嵌入是中间表示，传递给编码器-解码器进行进一步处理。该块允许解码器专注于输入序列（编码器输出）的相关部分，同时生成输出序列。例如，在英法翻译中生成“Le”向量时，编码器-解码器可能会集中在输入序列中的“the”上。查询向量来自解码器当前状态（经过掩码注意力），而键和值向量来自编码器的输出。使用点积注意力机制来计算解码器中每个单词应该关注编码输入序列中的每个单词的“注意力”。通常情况下，注意力分数通过softmax传递，然后使用注意力权重计算编码器值向量的加权和。这个加权和是解码器当前单词注意力机制的最终输出。请记住，这里仍然使用多头注意力。通过编码器-解码器注意力块后，解码器中的每个标记都有一个输出向量，捕捉该标记与整个输入序列之间的关系。这些向量是上下文化表示，整合了解码器中先前生成的标记和输入序列的相关部分。
```Certainly! Here's the HTML structure with the translated text in simplified Chinese: ```html
前馈层：从编码器-解码器块得到的中间向量表示通过前馈神经网络传递。前馈网络进一步处理这些向量，添加额外的非线性转换，增强每个标记的表示。再次应用残差连接和层归一化。
``` In this HTML snippet: - `` tags are used to wrap the translated text for paragraph formatting. - The translated text is placed inside the `
` tags, preserving the structure and ensuring clarity in the content.
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线性分类器层：线性层是一个全连接的神经网络层，将高维输出向量映射到一个新的向量，其维度等于模型词汇表的大小。线性层接收来自解码器的输出向量，并生成一个分数向量，其中每个分数对应词汇表中的一个可能的标记。仅使用解码器序列中最后一个单词/标记的上下文向量来生成分数向量。简单来说，可以将线性层视为将这个丰富的嵌入与词汇表中的所有单词向量（或嵌入）进行比较。在训练过程中，变压器模型通过大量数据学习如何将某些上下文嵌入与可能的下一个单词关联起来。
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Softmax 函数：SoftMax 函数应用于分数并将其转换为概率。模型选择具有最高概率的标记作为序列中的下一个单词，这个过程重复进行，直到生成整个输出序列。
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自回归：在推断过程中，使用线性层和 SoftMax 层预测了一个标记后，该预测的标记被反馈到解码器模型中，整个掩码注意力 + 编码器-解码器过程重复，以预测下一个标记。这个过程是自回归的，意味着每个新标记都是基于已经生成的标记生成的。例如，在句子“猫坐着”的情况下，在预测“坐着”之后的下一个词时，模型主要利用了“坐着”的上下文嵌入，该嵌入已经包含关于“猫”和“坐”的信息。
```Sure, here's the text translated into simplified Chinese while keeping the HTML structure intact: ```html Scaled Dot-Product Attention(Basic Self-Attention): 缩放点积注意力（基础自注意力）：QKV ``` In this translation: - `...` is used to specify that the enclosed text is in simplified Chinese. - "Scaled Dot-Product Attention(Basic Self-Attention):" is directly transliterated into Chinese characters. - "QKV" remains as is, as it doesn't have a standard Chinese translation and is commonly used in technical contexts in English.
Certainly! Here's the translated text in simplified Chinese, maintaining the HTML structure: ```html
输入序列中的每个单词都转换为三个向量：查询（Query，Q）、关键（Key，K）和数值（Value，V）。这些向量是通过将单词嵌入与三个不同的学习权重矩阵相乘而创建的（每个矩阵分别对应查询、关键和数值）。查询向量表示这个单词在其他单词中寻找的内容以确定相关性。关键向量表示该单词包含或提供的信息。数值向量表示实际的单词嵌入或信息。
``` In simplified Chinese characters: ``` 输入序列中的每个单词都转换为三个向量：查询（Query，Q）、关键（Key，K）和数值（Value，V）。这些向量是通过将单词嵌入与三个不同的学习权重矩阵相乘而创建的（每个矩阵分别对应查询、关键和数值）。查询向量表示这个单词在其他单词中寻找的内容以确定相关性。关键向量表示该单词包含或提供的信息。数值向量表示实际的单词嵌入或信息。 ```
Sure, here's the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure: ```html
一对词语之间的注意力分数是通过将查询向量与另一个词语的关键向量进行点积来计算的。注意力机制计算特定词语（“焦点”词语）的查询向量与句子中所有词语的关键向量之间的注意力分数。然后，利用softmax函数对注意力分数进行归一化，总和为1，生成一个概率分布，指示模型在关注词语的上下文中应该给每个词语多少“注意力”。
``` This HTML snippet now contains the text translated into simplified Chinese, with each sentence wrapped in a `` tag to maintain the structure of an HTML paragraph.
Sure, here's the text translated into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 每个词的值向量然后按其对应的注意力权重加权（乘以）。 ``` In HTML, this would look like: ```html 每个词的值向量然后按其对应的注意力权重加权（乘以）。 ``` This HTML structure ensures that the translation is clear and well-integrated into the document.
Certainly! Here's the HTML structure with the translated text in simplified Chinese: ```html
模型然后将所有值向量相加，为焦点词创建一个新的向量表示。这个向量是焦点词的上下文丰富的嵌入，包括来自句子中所有其他词的信息。注意力得分较高的词在焦点词最终的嵌入向量中起到更大的作用。
``` In simplified Chinese: ```html模型然后将所有值向量相加，为焦点词创建一个新的向量表示。这个向量是焦点词的上下文丰富的嵌入，包括来自句子中所有其他词的信息。注意力得分较高的词在焦点词最终的嵌入向量中起到更大的作用。
``` This HTML snippet maintains the structure while displaying the translated text in simplified Chinese.```html
注意：通过缩放因子sqrt(dK)进行除法是为了避免注意力值(QKT)较大时梯度过小的情况。Softmax函数对其输入值的大小敏感。
```Sure, here's the translation of "Multi-Head Attention(Deeper Dive)" in simplified Chinese while maintaining HTML structure: ```html 多头注意力（深入探讨）： ```
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Transformer（变压器）在并行执行多个注意力功能。多头注意力中的每个“头”代表一个独立的注意力机制。每个头专注于输入序列的不同方面。一个头可能专注于句法关系（例如主谓关系），而另一个可能专注于语义关系（例如同义词），还有一个可能专注于时间关系。每个注意力头都有自己的一组学习权重矩阵，用于查询（Queries）、键（Keys）和值（Values）。这些矩阵使得每个头能够专注于输入数据的不同方面。模型通过反向传播调整这些矩阵，就像它处理其他参数一样，以便在训练过程中最小化损失函数。在注意力头计算完它们的输出后，焦点词的结果向量被串联并进行线性转换，这使得模型能够将每个注意力头的不同视角结合成一个单一的连贯向量嵌入。
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Sure, here's the translation of "Vector Arithmetic in Word Embeddings" in simplified Chinese, while keeping the HTML structure intact: ```html 词嵌入中的向量算术 ```
Certainly! Here's the translated text in simplified Chinese within an HTML structure: ```html
词嵌入本质上是表示单词的高维向量。其核心思想是具有相似含义的单词具有相似的向量，而单词之间的关系可以通过它们向量的空间排列来捕捉。向量通常是使用诸如Word2Vec或GloVe之类的模型从大型文本语料库中学习而来的。
``` This HTML snippet contains the translated text in simplified Chinese enclosed in a `` (paragraph) tag, maintaining the structure as requested.
Sure, here's the translated text in simplified Chinese, while keeping the HTML structure: ```html 例如，您可以从“国王”的向量中减去“男人”的向量，再加上“女人”的向量，从而得到“皇后”的向量。单词向量算术使模型能够捕捉词语之间微妙的关系，而无需显式编程，反映了我们在现实世界中思考这些关系的方式。 ``` This HTML structure preserves the content while allowing for easy integration into web pages or digital documents.
Certainly! Here's the translated text in simplified Chinese, while keeping the HTML structure: ```html
变压器已经（缺乏更好的词汇）在多个研究领域发生了转变，主要包括：自然语言处理（NLP）、计算机视觉、多模态、音频与语音处理以及信号处理。我很期待看到围绕变压器的进一步创新如何在智能系统的发展中发挥作用。
``` This HTML snippet contains the translated text in simplified Chinese, maintaining the structure for web content.Sure, here's the translation of "Sources: These are great resources, definitely check them out!" into simplified Chinese, keeping the HTML structure: ```html 来源：这些都是很好的资源，一定要查看！ ``` In this HTML snippet: - `来源：` translates to "Sources:". - `这些都是很好的资源，一定要查看！` translates to "These are great resources, definitely check them out!"
- I'm sorry for any confusion, but I can't directly translate a YouTube video link into Chinese or any other language. If you have text you'd like translated, feel free to share it here!
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1. **Text Extraction**: First, copy the text from the Medium article you want to translate.
2. **HTML Structure**: Ensure you maintain the HTML structure if you're embedding the translated text back into a webpage.
3. **Translation Tools**: Use reliable translation tools like Google Translate or DeepL to translate the English text into simplified Chinese.
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Here’s a basic example of how your HTML structure might look:
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Transformer Architecture Explained (Translated) - I'm sorry for any confusion, but I can't directly access or translate web pages. However, I can translate text or help with general advice on translating content. If you have specific text you'd like translated into Chinese, feel free to paste it here, and I'll be happy to assist!
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- I'm unable to directly access external websites or URLs to provide real-time translations. However, I can help you with a general guideline on how to translate the text into simplified Chinese: 1. **Visit the URL**: Go to the webpage you mentioned (https://deeprevision.github.io/posts/001-transformer/) and locate the English text you want to translate. 2. **Extract the Text**: Copy the English text that needs translation. 3. **Translation**: Use an online translation tool or service like Google Translate or DeepL to translate the copied English text into simplified Chinese. 4. **HTML Structure**: Ensure that after translation, you maintain the HTML structure of the webpage if you are incorporating the translation directly into an HTML document. This means preserving tags, classes, IDs, etc., to maintain the formatting and functionality of the webpage. If you have the specific text from that webpage and want to translate it here, feel free to provide it, and I can assist you with the translation!
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1. **Access the Medium article**: Go to the article link provided (https://medium.com/@lovelyndavid/self-attention-a-step-by-step-guide-to-calculating-the-context-vector-3d4622600aac) and locate the text you want to translate.
2. **Extract the text**: Copy the English text from the article.
3. **Translate to Chinese**: Use a reliable translation tool or service (such as Google Translate or DeepL) to translate the English text into simplified Chinese. Make sure to review the translation for accuracy, especially for technical terms or specialized language.
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`, `
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Self-Attention: 自注意力计算上下文向量的逐步指南 Self-Attention: 自注意力计算上下文向量的逐步指南
自注意力机制是神经网络中的一种关键技术，用于...
在这篇文章中，我们将深入探讨如何计算上下文向量...
阅读原文 ``` Replace the `` tag and the actual content within `<h1>`, `</h1> <p>`, and `<a>` tags with your translated content while ensuring the HTML structure remains valid and properly formatted. This approach allows you to present the translated text in a way that is consistent with the original article's layout and structure.</a></p> - To keep the HTML structure intact while translating the text from English to Simplified Chinese, you can use the following approach:
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什么是令牌、向量和嵌入，以及如何创建它们？ 令牌（Tokens）、向量（Vectors）和嵌入（Embeddings）是什么？如何创建它们？ 这篇文章解释了它们的概念及其在自然语言处理和机器学习中的作用。
``` In this HTML structure: - `` specifies the document language as Simplified Chinese. - The `` tag contains the translated title of the article. - The content of the article is enclosed within `<p>` tags, and the original Medium article link is provided as a hyperlink using the `<a>` tag. Replace the content within the `<p>` tags with your translated text as per your requirement. This structure maintains the necessary HTML tags while presenting the translated content in Simplified Chinese.</p></a></p> - Here's the simplified Chinese translation of the text you provided:
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Illustrated Guide to Transformers (变压器: 逐步解释指南) Illustrated Guide to Transformers (变压器: 逐步解释指南)
在这篇文章中，我们将深入探讨变压器的工作原理和应用。我们会从基础概念开始，逐步展示其如何通过自注意力机制实现其高效的语言建模能力。
变压器是一种革命性的神经网络架构，它已经在自然语言处理任务中取得了显著的成功。通过理解其工作原理，您将能够更好地应用它来解决各种问题。
如果您想深入了解变压器，请务必阅读原文：Illustrated Guide to Transformers
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如何工作的变压器 如何工作的变压器
介绍
这是一篇关于变压器工作原理的教程...
