大模型之-Seq2Seq介紹

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1. Seq2Seq 模型概述

Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，常用于機(jī)器翻譯、文本摘要和對話系統(tǒng)等任務(wù)。它的核心思想是將一個輸入序列轉(zhuǎn)換成一個輸出序列。

Seq2Seq模型由兩個主要部分組成：編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。編碼器讀取并理解輸入序列，將其轉(zhuǎn)換成一個稱為上下文向量的固定長度表示。解碼器根據(jù)這個上下文向量生成目標(biāo)序列。

編碼器逐步處理輸入序列中的每個元素，并將每一步的結(jié)果傳遞給下一步，最終生成一個總結(jié)輸入信息的上下文向量。解碼器使用這個向量，逐步生成輸出序列的每個元素。

為了提高模型性能，常引入Attention機(jī)制，使解碼器在生成每個輸出時能夠關(guān)注編碼器輸出的不同部分。Seq2Seq模型的靈活性和強(qiáng)大功能使其成為解決許多自然語言處理任務(wù)的有效工具。

1-1. 基本組成部分

1. 編碼器（Encoder）：負(fù)責(zé)讀取并理解輸入序列。

假設(shè)正在讀一本書。編碼器就像大腦在讀書的時候，它會逐字逐句地理解書中的內(nèi)容，并在你的腦海里形成一個總結(jié)。具體來說，編碼器會逐個處理輸入的每個單詞（或字符），并把它們轉(zhuǎn)化為一個理解的內(nèi)部表示。

2. 解碼器（Decoder）：負(fù)責(zé)生成輸出序列。

現(xiàn)在需要根據(jù)你讀的書寫一篇總結(jié)。解碼器就像你在寫這篇總結(jié)的過程。它會根據(jù)編碼器生成的內(nèi)部表示（你對書的理解），逐步地寫出總結(jié)中的每個句子或單詞。

• 編碼器和解碼器合作過程

  • 讀書（編碼器）：編碼器一邊讀一邊總結(jié)，把整個輸入（比如一句話或一段話）變成一個內(nèi)部表示，就像你讀完一本書后腦海中的理解。
  • 寫總結(jié)（解碼器）：解碼器根據(jù)編碼器的內(nèi)部表示，逐字逐句地寫出總結(jié)內(nèi)容，就像你在寫一篇文章。

• 簡單比喻

  • 編碼器：你在讀一本書，把內(nèi)容記在腦子里。

  • 解碼器：你根據(jù)記在腦子里的內(nèi)容，寫出一篇文章。

所以，編碼器是負(fù)責(zé)理解輸入內(nèi)容的部分，而解碼器是根據(jù)理解的內(nèi)容生成輸出的部分

3. 上下文向量（Context Vector）：編碼器將輸入序列轉(zhuǎn)換成的固定長度向量，作為解碼器的輸入。

像是你在讀完書之后形成的“腦海里的理解”或者“腦海中的總結(jié)”。它濃縮了你所讀的內(nèi)容的所有重要信息。

當(dāng)編碼器處理完輸入序列（比如一句話的所有單詞）之后，它會生成一個代表整個輸入序列的內(nèi)部狀態(tài)，這個狀態(tài)就是上下文向量。這個向量包含了輸入序列中的所有關(guān)鍵信息，能夠幫助解碼器理解輸入內(nèi)容的總體意思。

1-2. 基本工作流程

1. 輸入序列通過編碼器，生成上下文向量。
2. 解碼器根據(jù)上下文向量生成目標(biāo)序列。

2. 編碼器（Encoder）

編碼器通常由一個或多個RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）組成，如LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）或GRU（門控循環(huán)單元）。編碼器將輸入序列逐步處理，將每個時刻的隱藏狀態(tài)傳遞給下一個時刻，最終生成一個上下文向量，表示整個輸入序列的信息。

2-1. 編碼器結(jié)構(gòu)

• 輸入嵌入層：將輸入的詞或字符轉(zhuǎn)換為向量表示。
• RNN層：處理輸入嵌入，生成隱藏狀態(tài)。

import torch
import torch.nn as nnclass Encoder(nn.Module):def __init__(self, input_dim, emb_dim, hidden_dim, n_layers):super(Encoder, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)self.rnn = nn.LSTM(emb_dim, hidden_dim, n_layers, batch_first=True)def forward(self, src):embedded = self.embedding(src)outputs, (hidden, cell) = self.rnn(embedded)return hidden, cell

3. 解碼器（Decoder）

解碼器的結(jié)構(gòu)與編碼器類似，但其初始狀態(tài)是編碼器生成的上下文向量。解碼器逐步生成輸出序列，每一步都依賴于前一步的輸出和隱藏狀態(tài)。

3-1. 解碼器結(jié)構(gòu)

• 輸入嵌入層：將前一步的輸出詞或字符轉(zhuǎn)換為向量表示。
• RNN層：處理輸入嵌入和編碼器的隱藏狀態(tài)，生成新的隱藏狀態(tài)和輸出。

class Decoder(nn.Module):def __init__(self, output_dim, emb_dim, hidden_dim, n_layers):super(Decoder, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(output_dim, emb_dim)self.rnn = nn.LSTM(emb_dim, hidden_dim, n_layers, batch_first=True)self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)def forward(self, input, hidden, cell):input = input.unsqueeze(1)embedded = self.embedding(input)output, (hidden, cell) = self.rnn(embedded, (hidden, cell))prediction = self.fc_out(output.squeeze(1))return prediction, hidden, cell

4. 訓(xùn)練過程

4-1. 損失函數(shù)

使用交叉熵?fù)p失（Cross-Entropy Loss）來計算模型輸出與目標(biāo)序列之間的差異。

4-2. 優(yōu)化器

常用的優(yōu)化器有Adam和SGD。

4-3. 訓(xùn)練循環(huán)

def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip):model.train()epoch_loss = 0for i, batch in enumerate(iterator):src = batch.srctrg = batch.trgoptimizer.zero_grad()output = model(src, trg)output_dim = output.shape[-1]output = output[1:].view(-1, output_dim)trg = trg[1:].view(-1)loss = criterion(output, trg)loss.backward()torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip)optimizer.step()epoch_loss += loss.item()return epoch_loss / len(iterator)

5. Attention機(jī)制

Attention機(jī)制用于解決上下文向量長度固定導(dǎo)致的信息丟失問題。通過Attention機(jī)制，解碼器在生成每個詞時，可以“關(guān)注”編碼器輸出的不同部分，從而利用更多的上下文信息。

5-1. Attention層

class Attention(nn.Module):def __init__(self, hidden_dim):super(Attention, self).__init__()self.attn = nn.Linear(hidden_dim * 2, hidden_dim)self.v = nn.Parameter(torch.rand(hidden_dim))def forward(self, hidden, encoder_outputs):batch_size = encoder_outputs.shape[0]src_len = encoder_outputs.shape[1]hidden = hidden.unsqueeze(1).repeat(1, src_len, 1)energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat((hidden, encoder_outputs), dim=2)))energy = energy.permute(0, 2, 1)v = self.v.repeat(batch_size, 1).unsqueeze(1)attention = torch.bmm(v, energy).squeeze(1)return torch.softmax(attention, dim=1)

6. 實際應(yīng)用場景

6-1. 機(jī)器翻譯

Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)，特別是機(jī)器翻譯。Seq2Seq模型能夠?qū)⒁粋€序列（例如一句話）轉(zhuǎn)換為另一個序列（另一種語言的翻譯）。其主要構(gòu)成包括編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩個部分，通常使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）來實現(xiàn)。

6-1-1. Seq2Seq模型的基本結(jié)構(gòu)

1. 編碼器（Encoder）：
   • 編碼器的任務(wù)是將輸入序列（源語言句子）轉(zhuǎn)換為一個固定大小的上下文向量（Context Vector）。
   • 輸入序列的每個單詞通過嵌入層（Embedding Layer）轉(zhuǎn)換為詞向量，然后逐步輸入到RNN、LSTM或GRU單元中。
   • 編碼器的最后一個隱藏狀態(tài)（Hidden State）作為上下文向量傳遞給解碼器。
2. 解碼器（Decoder）：
   • 解碼器根據(jù)編碼器傳遞的上下文向量生成目標(biāo)序列（目標(biāo)語言句子）。
   • 解碼器在每個時間步接收前一個時間步生成的單詞和當(dāng)前的隱藏狀態(tài)，輸出當(dāng)前時間步的單詞。
   • 解碼器輸出的每個單詞通過Softmax層轉(zhuǎn)換為概率分布，從中選出最可能的單詞作為當(dāng)前時間步的輸出。

6-1-2. 應(yīng)用流程

1. 訓(xùn)練階段：
   • 輸入大量的源語言-目標(biāo)語言對（例如英語句子-中文句子）。
   • 編碼器將源語言句子編碼為上下文向量。
   • 解碼器根據(jù)上下文向量和已生成的目標(biāo)語言單詞逐步生成整個目標(biāo)語言句子。
   • 使用目標(biāo)語言的實際單詞對生成的單詞進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，更新模型參數(shù)。
2. 翻譯階段：
   • 輸入一個新的源語言句子。
   • 編碼器將其編碼為上下文向量。
   • 解碼器根據(jù)上下文向量逐步生成目標(biāo)語言句子，直到生成結(jié)束標(biāo)記（）。

6-1-3. Seq2Seq機(jī)器翻譯優(yōu)點

• 處理變長輸入和輸出：Seq2Seq模型能夠處理長度不固定的輸入和輸出序列。
• 上下文捕捉：編碼器能夠捕捉源語言句子的全局上下文信息，有助于生成連貫的目標(biāo)語言句子。
• 端到端訓(xùn)練：Seq2Seq模型可以通過端到端的方式直接訓(xùn)練，無需手工設(shè)計特征。

6-2. 文本摘要

Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型在文本摘要任務(wù)中的應(yīng)用與其在機(jī)器翻譯中的應(yīng)用有很多相似之處。文本摘要的目標(biāo)是從一個長文本中生成一個簡短的、語義上等價的摘要。與機(jī)器翻譯類似，Seq2Seq模型通過編碼器和解碼器的組合來實現(xiàn)這個任務(wù)。

6-2-1. Seq2Seq模型在文本摘要中的基本結(jié)構(gòu)

1. 編碼器（Encoder）：
   • 編碼器將輸入的長文本編碼成一個固定長度的上下文向量（Context Vector）。
   • 通常使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）來處理輸入文本。
   • 輸入文本的每個詞通過嵌入層（Embedding Layer）轉(zhuǎn)換為詞向量，然后逐步輸入到編碼器的RNN、LSTM或GRU單元中。
   • 最終，編碼器的隱藏狀態(tài)作為上下文向量傳遞給解碼器。
2. 解碼器（Decoder）：
   • 解碼器根據(jù)編碼器生成的上下文向量生成文本摘要。
   • 解碼器在每個時間步接收前一個時間步生成的詞和當(dāng)前的隱藏狀態(tài)，輸出當(dāng)前時間步的詞。
   • 解碼器輸出的每個詞通過Softmax層轉(zhuǎn)換為概率分布，從中選出最可能的詞作為當(dāng)前時間步的輸出。

6-2-2. 應(yīng)用流程

1. 訓(xùn)練階段：
   • 輸入大量的原始文本和相應(yīng)的摘要對。
   • 編碼器將原始文本編碼為上下文向量。
   • 解碼器根據(jù)上下文向量和已生成的摘要詞逐步生成整個摘要。
   • 使用實際的摘要詞對生成的詞進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，更新模型參數(shù)。
2. 摘要生成階段：
   • 輸入一個新的長文本。
   • 編碼器將其編碼為上下文向量。
   • 解碼器根據(jù)上下文向量逐步生成摘要，直到生成結(jié)束標(biāo)記（）。

6-2-3. Seq2Seq文本摘要優(yōu)點

• 處理變長輸入和輸出：Seq2Seq模型能夠處理長度不固定的輸入和輸出序列，這對文本摘要特別重要。
• 上下文捕捉：編碼器能夠捕捉輸入文本的全局上下文信息，有助于生成連貫的摘要。
• 端到端訓(xùn)練：Seq2Seq模型可以通過端到端的方式直接訓(xùn)練，無需手工設(shè)計特征。

6-3. 對話系統(tǒng)

Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型在對話系統(tǒng)中的應(yīng)用非常廣泛。對話系統(tǒng)（也稱為聊天機(jī)器人）需要處理自然語言輸入，并生成自然語言輸出，這與機(jī)器翻譯和文本摘要任務(wù)有很多相似之處。Seq2Seq模型能夠根據(jù)用戶輸入的對話上下文，生成適當(dāng)?shù)幕貜?fù)，完成自然語言理解和生成的任務(wù)。

6-3-1. Seq2Seq模型在對話系統(tǒng)中的基本結(jié)構(gòu)

1. 編碼器（Encoder）：
   • 編碼器將用戶輸入的對話內(nèi)容編碼成一個固定長度的上下文向量（Context Vector）。
   • 通常使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）來處理輸入文本。
   • 輸入的每個詞通過嵌入層（Embedding Layer）轉(zhuǎn)換為詞向量，然后逐步輸入到編碼器的RNN、LSTM或GRU單元中。
   • 最終，編碼器的隱藏狀態(tài)作為上下文向量傳遞給解碼器。
2. 解碼器（Decoder）：
   • 解碼器根據(jù)編碼器生成的上下文向量生成對話回復(fù)。
   • 解碼器在每個時間步接收前一個時間步生成的詞和當(dāng)前的隱藏狀態(tài)，輸出當(dāng)前時間步的詞。
   • 解碼器輸出的每個詞通過Softmax層轉(zhuǎn)換為概率分布，從中選出最可能的詞作為當(dāng)前時間步的輸出。

6-3-2. 應(yīng)用流程

訓(xùn)練階段：

• 輸入大量的對話數(shù)據(jù)對（例如用戶輸入和對應(yīng)的回復(fù)）。
• 編碼器將用戶輸入編碼為上下文向量。
• 解碼器根據(jù)上下文向量和已生成的回復(fù)詞逐步生成整個回復(fù)。
• 使用實際的回復(fù)詞對生成的詞進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，更新模型參數(shù)。

對話生成階段：

• 輸入一個新的用戶對話內(nèi)容。
• 編碼器將其編碼為上下文向量。
• 解碼器根據(jù)上下文向量逐步生成回復(fù)，直到生成結(jié)束標(biāo)記（）。

6-3-3. Seq2Seq對話系統(tǒng)優(yōu)點

• 處理變長輸入和輸出：Seq2Seq模型能夠處理長度不固定的輸入和輸出序列，這對對話系統(tǒng)特別重要。
• 上下文捕捉：編碼器能夠捕捉用戶輸入的全局上下文信息，有助于生成連貫的回復(fù)。
• 端到端訓(xùn)練：Seq2Seq模型可以通過端到端的方式直接訓(xùn)練，無需手工設(shè)計特征。

7. 完整示例代碼演示

7-1. 完整代碼分享

以下是一份完整的示例代碼，包括編碼器、解碼器、Seq2Seq模型、訓(xùn)練和預(yù)測部分，test_seq2seq.py

? 代碼實現(xiàn)了一個基礎(chǔ)的Seq2Seq模型，并使用隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練損失的逐步下降表明模型在學(xué)習(xí)，但損失下降比較緩慢，可能是需要調(diào)整參數(shù)和數(shù)據(jù)來優(yōu)化模型性能。實際應(yīng)用場景中，一般跑模型的都是真實數(shù)據(jù)集并根據(jù)需要調(diào)整模型參數(shù)，以獲得更好的結(jié)果。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Project  :WangtAI
# @File     :test_seq2seq.py
# @Time     :2024/6/19 17:56
# @Author   :wangting_666
# @Email    :wangtingbk@gmail.com### pip install torch torchvisionimport torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import random# 設(shè)置隨機(jī)種子以確保結(jié)果可重復(fù)
SEED = 1234
random.seed(SEED)
torch.manual_seed(SEED)
torch.backends.cudnn.deterministic = True# 定義編碼器Encoder
class Encoder(nn.Module):def __init__(self, input_dim, emb_dim, hidden_dim, n_layers, dropout):super().__init__()self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)self.rnn = nn.LSTM(emb_dim, hidden_dim, n_layers, dropout=dropout)self.dropout = nn.Dropout(dropout)def forward(self, src):embedded = self.dropout(self.embedding(src))outputs, (hidden, cell) = self.rnn(embedded)return hidden, cell# 定義解碼器Decoder
class Decoder(nn.Module):def __init__(self, output_dim, emb_dim, hidden_dim, n_layers, dropout):super().__init__()self.embedding = nn.Embedding(output_dim, emb_dim)self.rnn = nn.LSTM(emb_dim, hidden_dim, n_layers, dropout=dropout)self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)self.dropout = nn.Dropout(dropout)def forward(self, input, hidden, cell):input = input.unsqueeze(0)embedded = self.dropout(self.embedding(input))output, (hidden, cell) = self.rnn(embedded, (hidden, cell))prediction = self.fc_out(output.squeeze(0))return prediction, hidden, cell# 定義Seq2Seq模型
class Seq2Seq(nn.Module):def __init__(self, encoder, decoder, device):super().__init__()self.encoder = encoderself.decoder = decoderself.device = devicedef forward(self, src, trg, teacher_forcing_ratio=0.5):trg_len = trg.shape[0]batch_size = trg.shape[1]trg_vocab_size = self.decoder.fc_out.out_featuresoutputs = torch.zeros(trg_len, batch_size, trg_vocab_size).to(self.device)hidden, cell = self.encoder(src)input = trg[0, :]for t in range(1, trg_len):output, hidden, cell = self.decoder(input, hidden, cell)outputs[t] = outputteacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratiotop1 = output.argmax(1)input = trg[t] if teacher_force else top1return outputs# 初始化模型參數(shù)
INPUT_DIM = 100
OUTPUT_DIM = 100
ENC_EMB_DIM = 32
DEC_EMB_DIM = 32
HID_DIM = 64
N_LAYERS = 2
ENC_DROPOUT = 0.5
DEC_DROPOUT = 0.5
DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')enc = Encoder(INPUT_DIM, ENC_EMB_DIM, HID_DIM, N_LAYERS, ENC_DROPOUT)
dec = Decoder(OUTPUT_DIM, DEC_EMB_DIM, HID_DIM, N_LAYERS, DEC_DROPOUT)
model = Seq2Seq(enc, dec, DEVICE).to(DEVICE)# 定義優(yōu)化器和損失函數(shù)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 訓(xùn)練函數(shù)
def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip):model.train()epoch_loss = 0for i, batch in enumerate(iterator):src = batch.src.to(DEVICE)trg = batch.trg.to(DEVICE)optimizer.zero_grad()output = model(src, trg)output_dim = output.shape[-1]output = output[1:].view(-1, output_dim)trg = trg[1:].view(-1)loss = criterion(output, trg)loss.backward()torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip)optimizer.step()epoch_loss += loss.item()return epoch_loss / len(iterator)# 示例數(shù)據(jù)
class Batch:def __init__(self, src, trg):self.src = srcself.trg = trgbatch_size = 10
src_len = 7
trg_len = 9src = torch.randint(0, INPUT_DIM, (src_len, batch_size)).long()
trg = torch.randint(0, OUTPUT_DIM, (trg_len, batch_size)).long()iterator = [Batch(src, trg)]# 訓(xùn)練模型
N_EPOCHS = 10
CLIP = 1for epoch in range(N_EPOCHS):train_loss = train(model, iterator, optimizer, criterion, CLIP)print(f'Epoch: {epoch + 1:02}, Train Loss: {train_loss:.3f}')### 運行代碼后，控制臺輸出內(nèi)容：
"""
D:\Python\Python312\python.exe E:\PandasAI\tmp\test_seq2seq.py 
Epoch: 01, Train Loss: 4.613
Epoch: 02, Train Loss: 4.604
Epoch: 03, Train Loss: 4.598
Epoch: 04, Train Loss: 4.594
Epoch: 05, Train Loss: 4.589
Epoch: 06, Train Loss: 4.583
Epoch: 07, Train Loss: 4.587
Epoch: 08, Train Loss: 4.578
Epoch: 09, Train Loss: 4.566
Epoch: 10, Train Loss: 4.562
"""

7-2 . 總結(jié)和分析

• 功能實現(xiàn)

1. 編碼器（Encoder）：通過嵌入層和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）來處理輸入序列，并生成隱藏狀態(tài)和細(xì)胞狀態(tài)。這些狀態(tài)捕捉了輸入序列中的信息。
2. 解碼器（Decoder）：使用嵌入層和LSTM，根據(jù)編碼器生成的隱藏狀態(tài)和細(xì)胞狀態(tài)逐步生成輸出序列。
3. Seq2Seq模型：結(jié)合編碼器和解碼器，將輸入序列轉(zhuǎn)換為輸出序列。解碼器使用教師強(qiáng)制（Teacher Forcing）策略，即在生成序列的過程中，有一定概率使用真實的目標(biāo)序列作為下一個時間步的輸入，以加速訓(xùn)練。
4. 訓(xùn)練過程：使用隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)以最小化交叉熵?fù)p失。訓(xùn)練過程中，每輪迭代都會輸出當(dāng)前的訓(xùn)練損失。

• 結(jié)果分析

從提供的訓(xùn)練損失結(jié)果來看：

Epoch: 01, Train Loss: 4.613
Epoch: 02, Train Loss: 4.604
Epoch: 03, Train Loss: 4.598
Epoch: 04, Train Loss: 4.594
Epoch: 05, Train Loss: 4.589
Epoch: 06, Train Loss: 4.583
Epoch: 07, Train Loss: 4.587
Epoch: 08, Train Loss: 4.578
Epoch: 09, Train Loss: 4.566
Epoch: 10, Train Loss: 4.562

可以得出以下結(jié)論：

1. 損失下降趨勢：總體上，訓(xùn)練損失在逐步下降。這表明模型在學(xué)習(xí)過程中逐漸改進(jìn)，盡管下降幅度較小。
2. 下降緩慢：損失下降的幅度較小，可能原因如下：
   • 數(shù)據(jù)復(fù)雜性：隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)可能過于簡單或過于復(fù)雜，導(dǎo)致模型難以有效學(xué)習(xí)。
   • 模型參數(shù)：編碼器和解碼器的參數(shù)選擇（如隱藏層維度、層數(shù)、丟棄率等）可能需要調(diào)整，以更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)。
   • 訓(xùn)練數(shù)據(jù)量：訓(xùn)練數(shù)據(jù)量較小（僅一個批次），可能不足以充分訓(xùn)練模型。

8. 進(jìn)階優(yōu)化

8-1. 雙向編碼器

使用雙向RNN（BiRNN）作為編碼器，使得編碼器能夠利用輸入序列的前后文信息，從而提高表示能力。

class BiEncoder(nn.Module):def __init__(self, input_dim, emb_dim, hidden_dim, n_layers):super(BiEncoder, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)self.rnn = nn.LSTM(emb_dim, hidden_dim, n_layers, bidirectional=True, batch_first=True)self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, hidden_dim)def forward(self, src):embedded = self.embedding(src)outputs, (hidden, cell) = self.rnn(embedded)hidden = torch.tanh(self.fc(torch.cat((hidden[-2,:,:], hidden[-1,:,:]), dim=1)))return hidden, cell

8-2. Beam Search

解碼器在生成序列時，使用Beam Search代替貪心搜索，可以生成更優(yōu)的目標(biāo)序列。Beam Search在每一步保留得分最高的k個序列，最終選擇得分最高的一個。

def beam_search_decoder(data, k):sequences = [[list(), 1.0]]for row in data:all_candidates = list()for i in range(len(sequences)):seq, score = sequences[i]for j in range(len(row)):candidate = [seq + [j], score * -np.log(row[j])]all_candidates.append(candidate)ordered = sorted(all_candidates, key=lambda tup: tup[1])sequences = ordered[:k]return sequences

8-3. 多任務(wù)學(xué)習(xí)

通過多任務(wù)學(xué)習(xí)，Seq2Seq模型可以在同一網(wǎng)絡(luò)中同時學(xué)習(xí)多個相關(guān)任務(wù)，提高模型的泛化能力和性能。