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方案

本发明专利技术公开了一种基于动态窗口的transformer模型优化方法、系统及存储介质，该方法包括构建一个二阶段Transformer编解码器模型，该模型包含多组编码器和解码器；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，并对其进行训练；利用训练优化后Transformer模型对新的输入文本序列进行处理以快速生成准确的输出；该系统包括初始模型生成模块、优化模块、训练模块、输入文本处理模块。本发明专利技术训练优化后的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。

【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...

【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：