論文の概要: Introduction to Sequence Modeling with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19597v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 22:21:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:56:48.672451
• Title: Introduction to Sequence Modeling with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたシーケンスモデリング入門
• Authors: Joni-Kristian Kämäräinen,
• Abstract要約: トランスフォーマーアーキテクチャとその動作を理解することは、機械学習(ML)エンジニアにとって不可欠である。 主な作業馬は注意であり、変圧器エンコーダ・デコーダ構造になる。 これらの構成要素は「トークン化」「エンベディング」「マスキング」「ポジションエンコーディング」「パディング」である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.791599334730908
• License:
• Abstract: Understanding the transformer architecture and its workings is essential for machine learning (ML) engineers. However, truly understanding the transformer architecture can be demanding, even if you have a solid background in machine learning or deep learning. The main working horse is attention, which yields to the transformer encoder-decoder structure. However, putting attention aside leaves several programming components that are easy to implement but whose role for the whole is unclear. These components are 'tokenization', 'embedding' ('un-embedding'), 'masking', 'positional encoding', and 'padding'. The focus of this work is on understanding them. To keep things simple, the understanding is built incrementally by adding components one by one, and after each step investigating what is doable and what is undoable with the current model. Simple sequences of zeros (0) and ones (1) are used to study the workings of each step.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャとその動作を理解することは、機械学習(ML)エンジニアにとって不可欠である。 しかし、トランスフォーマーアーキテクチャを真に理解することは、たとえマシンラーニングやディープラーニングの確固たるバックグラウンドを持っていたとしても、要求される可能性がある。 主な作業馬は注意であり、変圧器エンコーダ・デコーダ構造になる。 しかし、注意を引くことはさておき、実装が容易ないくつかのプログラミングコンポーネントを残している。 これらの構成要素は「トークン化」「エンベディング」「マスキング」「ポジションエンコーディング」「パディング」である。 この研究の焦点は、それらを理解することである。 物事をシンプルに保つために、コンポーネントをひとつずつ追加し、各ステップで何ができるのか、現在のモデルで何ができないのかを調べることで、理解は段階的に構築されます。 零点 (0) と 1 の簡単な列は、各ステップの動作を研究するために用いられる。

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