Створення позиційних кодувань

Вкладення (embeddings — векторні представлення) токенів — гарний початок, але цим вкладенням бракує інформації про позицію кожного токена в послідовності. Щоб це виправити, архітектура Transformer використовує позиційні кодування. Вони додають позиційну інформацію з кожного токена до вкладень.

Ви створите клас PositionalEncoding з такими параметрами:

d_model: розмірність вхідних вкладень
max_seq_length: максимальна довжина послідовності (або довжина послідовності, якщо всі послідовності однакової довжини)

Ця вправа є частиною курсу

Моделі Transformer з PyTorch

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть матрицю з нулів розміром max_seq_length на d_model.
Виконайте обчислення sine та cosine для position * div_term, щоб отримати парні та непарні позиційні значення вкладень.
Переконайтеся, що pe не є навчуваним параметром під час тренування.
Додайте перетворені позиційні вкладення до вхідних вкладень токенів x.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, max_seq_length):
        super().__init__()
        # Create a matrix of zeros of dimensions max_seq_length by d_model
        pe = ____
        position = torch.arange(0, max_seq_length, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(math.log(10000.0) / d_model))
        
        # Perform the sine and cosine calculations
        pe[:, 0::2] = torch.____(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.____(position * div_term)
        # Ensure pe isn't a learnable parameter during training
        self.____('____', pe.unsqueeze(0))
        
    def forward(self, x):
        # Add the positional embeddings to the token embeddings
        return ____ + ____[:, :x.size(1)]

pos_encoding_layer = PositionalEncoding(d_model=512, max_seq_length=4)
output = pos_encoding_layer(token_embeddings)
print(output.shape)
print(output[0][0][:10])

Редагувати та запускати код