DistilBertModel模型的简单解释

前言


DistilBertModel((embeddings): Embeddings((word\_embeddings): Embedding(30522, 768, padding\_idx=0)(position\_embeddings): Embedding(512, 768)(LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise\_affine=True)(dropout): Dropout(p\=0.1, inplace=False))(transformer): Transformer((layer): ModuleList((0\-5): 6 x TransformerBlock((attention): MultiHeadSelfAttention((dropout): Dropout(p\=0.1, inplace=False)(q\_lin): Linear(in\_features\=768, out\_features=768, bias=True)(k\_lin): Linear(in\_features\=768, out\_features=768, bias=True)(v\_lin): Linear(in\_features\=768, out\_features=768, bias=True)(out\_lin): Linear(in\_features\=768, out\_features=768, bias=True))(sa\_layer\_norm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise\_affine=True)(ffn): FFN((dropout): Dropout(p\=0.1, inplace=False)(lin1): Linear(in\_features\=768, out\_features=3072, bias=True)(lin2): Linear(in\_features\=3072, out\_features=768, bias=True)(activation): GELUActivation())(output\_layer\_norm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise\_affine=True))))
)

这段代码展示了一个名为 DistilBertModel 的模型，使用了基于 Transformer 模型的架构。下面是对代码的解释：

Embeddings 模块：该模块用于处理输入文本的嵌入（embedding）层，包含以下组件：
- word_embeddings：利用嵌入矩阵将文本输入转换为向量表示。这里使用了一个大小为 (30522, 768) 的嵌入矩阵，其中 30522 是词汇表的大小，768 是嵌入维度。
- position_embeddings：用于表示词语在句子中的位置信息的嵌入层。它将位置索引映射为对应的嵌入向量，大小为 (512, 768)。这里的 512 是位置嵌入的最大长度。
- LayerNorm：应用层归一化（Layer Normalization）的操作，用于规范化嵌入向量的均值和方差，以提高模型的稳定性。
- dropout：引入随机失活（dropout）操作，以减少模型过拟合的风险。
Transformer 模块：这是 DistilBertModel 的核心模块，包含一系列 TransformerBlock 的堆叠，用于对输入进行多层的自注意力机制和前馈神经网络操作。
- layer：一个 ModuleList，里面包含了 6 个 TransformerBlock。每个 TransformerBlock 是 Transformer 模型的关键单元。
- MultiHeadSelfAttention：一种多头自注意力机制，用于在每个层级处理输入数据的相关性。
- FFN：前馈神经网络层，用于通过全连接层对输入数据进行非线性变换。
- GELUActivation：一种激活函数，即 GELU（Gaussian Error Linear Unit）激活函数，用于增加模型的非线性能力。
- LayerNorm：每个 TransformerBlock 之后进行层归一化的操作，以提高模型稳定性。