·发表于 Towards Data Science ·8 分钟阅读·2024 年 11 月 20 日
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Transformer(由作者使用 FLUX1-schnell 创建)
在本文中,我们将通过一段有趣的旅程,探索 Transformer 世界,利用爱因斯坦符号解开其架构的复杂性。
Transformer 模型在自然语言处理(及其他领域)中引发了革命,在各种任务上都取得了最先进的成果。它们表现出色,但其底层数学运算可能复杂且难以理解,尤其是如果没有分解每一层的操作。在本文中,我提议使用爱因斯坦符号来表达 Transformer 模型中的数学运算。
请注意,爱因斯坦符号通常用于物理学和数学领域,如广义相对论、电磁学、量子力学和流体力学,也用于线性代数中,以更紧凑的形式表示矩阵运算。
目标是以简洁优雅的方式编写每一层的数学运算。通过利用对重复指标的隐式求和,爱因斯坦符号可以简化张量运算的表示,使其(可能)更容易理解,从而更容易实现 Transformer 模型的各个层次…