【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，特别是涉及一种基于动态窗口的transformer模型优化方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、自然语言处理(nlp)是人工智能的一个重要分支，涉及使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。近年来，深度学习在nlp领域取得了显著进展，尤其是transformer模型的出现，极大地推动了这一领域的发展。transformer模型因其高效的并行处理能力和优越的长距离依赖捕捉能力，在多种nlp任务中取得了突破性成果。
2、然而标准的transformer模型的自注意力机制在处理长序列文本时存在着计算复杂度和内存消耗的问题。这是因为标准transformer模型在计算注意力时，每个文本序列元素都需要与其他所有元素计算注意力分数，导致计算复杂度和内存需求随序列长度的平方增长。
3、为了解决这一问题，现有技术中在标准transformer模型中引入稀疏注意力机制或局部注意力机制。其中稀疏注意力通过限制每个元素只与序列中的一部分元素交互，从而减少了计算量。例如，一些方法采用固定的稀疏模式，如分块或条带式模式，来减少需要计算的注意力分数。但这些固定模式可能不适用于所有类型的数据或任务，因为它们无法根据输入数据的特定特征或上下文动态调整；同时稀疏模式限制了元素间的交互，某些长距离依赖关系可能无法被有效捕捉，这可能影响模型在某些任务上的性能。
4、局部注意力机制通过将注意力集中在序列中每个元素周围的固定大小窗口内，有效限制了注意力的范围。这种方法假设序列中的相邻元素通常具有较强的相关性。
5、因此需要对transformer模型进行优化，在保持原有性能的同时，进一步降低模型处理长文本序列时的计算复杂度和内存需求。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于动态窗口的transformer模型优化方法、系统及存储介质，优化后的transformer模型能够根据每个序列位置的上下文信息动态地决定注意力窗口的大小，从而更好地捕捉长距离依赖关系，同时保持较好的计算效率和较少的内存需求。
2、技术方案：为实现上述目的，本专利技术所述的一种基于动态窗口的transformer模型优化方法，包括以下步骤：
3、步骤1：构建一个二阶段transformer编解码器模型，该模型包含多组编码器和解码器；
4、步骤2：在编码器和解码器的多头注意力层中各引入窗口决策网络和动态调整的注意力窗口，构成优化后的transformer模型；
5、步骤3：对优化后transformer模型进行训练；
6、步骤4：利用训练优化后transformer模型对新的输入文本序列进行处理，该模型根据每个序列位置的上下文信息，利用窗口决策网络确定该序列位置注意力窗口的大小，同时动态调整的注意力窗口根据窗口决策网络的输出动态调整注意力分数的计算，以快速生成准确的输出。
7、步骤1所述的二阶段transformer编解码器网络结构中编码器和解码器由多个相同的层堆叠而成，每一层都包含多头注意力层、归一化层和前置反馈层，其中多头注意力层使该网络在不同位置之间建立注意力联系，以便更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系；
8、归一化层位于多头注意力层之后，并对每个样本的隐藏层激活值进行标准化；
9、前置反馈层，对归一化层的输出进行进一步的处理。
10、步骤2所述的窗口决策网络和动态调整的注意力窗口，其中，编码器中窗口决策网络为编码器的每个当前处理位置动态生成一个窗口大小，该窗口大小决定在模型计算自注意力时，每个当前处理位置应该考虑的邻近元素的范围，动态调整的注意力窗口根据窗口决策网络的输出调整自注意力分数的计算，以便每个当前处理位置只关注该位置指定窗口内的元素；
11、解码中，窗口决策网络在解码器的自注意力层中为每个当前处理位置生成窗口大小，同时确保生成的窗口不会泄露未来位置的信息，动态调整的注意力窗口在解码器中同样调整自注意力分数的计算，并与掩蔽机制协同工作，以确保在生成序列时只考虑到当前和之前的位置。
12、所述防止信息泄露的方法为：解码器的第一个多头注意力层是一个掩蔽的自注意力机制，通过在注意力分数计算后应用一个掩蔽矩阵，使得当前位置只能关注到当前处理位置的之前位置；
13、解码器的第二个多头注意力层是编码器-解码器注意力，其中解码器的查询q与编码器的输出，即作为键k和值v进行交互，使得解码器的每个位置关注编码器的整个输出，同时考虑到由窗口决策网络确定的窗口大小w，使得解码器的每个位置能够更有效地关注编码器的输出中最相关的部分。
14、步骤2所述窗口决策网络的结构包括：输入层，接受来自编码器或解码器的输入序列；
15、上下文编码层：用于提取输入序列的上下文信息；
16、窗口大小决策层：根据上下文编码层的输出，为每个输入序列位置确定最佳的注意力窗口大小；
17、输出层：将窗口大小决策层的输出传递给编码器或解码器的注意力机制，以指导编码器或解码器关于注意力窗口大小的选择。
18、步骤3所述的训练的方法为：
19、步骤301：初始时，窗口决策网络的参数进行随机初始化；
20、步骤302：在每个迭代中，模型首先进行前向传播，输入文本被送入模型，经过编解码器的多头注意力层，窗口决策网络为每个位置生成注意力窗口大小；生成的窗口大小被用于调整注意力分数的计算，影响模型的输出。
21、步骤303：进行损失计算，将模型的输出与真实值即标签进行比较，计算损失函数，利用损失函数反映模型当前性能的准确性；
22、步骤304：通过反向传播，计算损失函数关于模型参数的梯度，所述参数包括窗口决策网络的参数；
23、步骤305：使用优化算法adam更新模型的参数，包括窗口决策网络的参数；
24、步骤306：不断迭代优化，并使用验证集对模型的性能进行评估。
25、步骤4实现的方法为：
26、输入的文本序列表示为：h＝[h1,h2,h3,…,hn]，其中，hi是序列中第i个位置的隐藏状态；
27、每个位置的注意力窗口大小表示为：w＝[ω1,ω2,ω3,…,ωn]，其中，ωi是一个标量，表示第i个位置的窗口大小；
28、对于序列h中的每个位置i，在[i-ωi,i+ωi]范围内计算注意力分数，确定该位置在序列中的上下文中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，步骤1所述的二阶段Transformer编解码器网络结构中，编码器和解码器由多个相同的层堆叠而成，每一层都包含多头注意力层、归一化层和前置反馈层，其中多头注意力层使该网络在不同位置之间建立注意力联系；
3.根据权利要求1所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，步骤2所述的窗口决策网络和动态调整的注意力窗口，其中，编码器中窗口决策网络为编码器的每个当前处理位置动态生成一个窗口大小，该窗口大小决定在模型计算自注意力时，每个当前处理位置应该考虑的邻近元素的范围，动态调整的注意力窗口根据窗口决策网络的输出调整自注意力分数的计算，以便每个当前处理位置只关注该位置指定窗口内的元素；
4.根据权利要求3所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，所述防止信息泄露的方法为：解码器的第一个多头注意力层是一个掩蔽的自注意力机制，通过在注意力分数
5.根据权利要求1所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，步骤2所述窗口决策网络的结构包括：输入层，接受来自编码器或解码器的输入序列；
6.根据权利要求1所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，步骤3所述的训练的方法为：
7.根据权利要求1所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，步骤4实现的方法为：
8.根据权利要求7所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，所述注意力分数计算方法为：
9.一种应用于如权利要求1所述方法的基于动态窗口的transformer模型优化系统，其特征在于，包括以下模块：初始模型生成模块：构建一个二阶段Transformer编解码器模型，该模型包含多组编码器和解码器；
10.一种应用于如权利要求1所述方法的基于动态窗口的transformer模型存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，步骤1所述的二阶段transformer编解码器网络结构中，编码器和解码器由多个相同的层堆叠而成，每一层都包含多头注意力层、归一化层和前置反馈层，其中多头注意力层使该网络在不同位置之间建立注意力联系；
3.根据权利要求1所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，步骤2所述的窗口决策网络和动态调整的注意力窗口，其中，编码器中窗口决策网络为编码器的每个当前处理位置动态生成一个窗口大小，该窗口大小决定在模型计算自注意力时，每个当前处理位置应该考虑的邻近元素的范围，动态调整的注意力窗口根据窗口决策网络的输出调整自注意力分数的计算，以便每个当前处理位置只关注该位置指定窗口内的元素；
4.根据权利要求3所述的基于动态窗口的transformer模型优化方法，其特征在于，所述防止信息泄露的方法为：解码器的第一个多头注意力层是一个掩蔽的自注意力机制，通过在注意力分数计算后应用一个掩蔽矩阵，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆韬，
申请(专利权)人：南京源图信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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