Implement ATT-INPUT method for computing alignments from cross-attention
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 45/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- huggingface, python
调研方向
定位 HuggingFaceNmtEngine 的实现，并将其当前对 ATT-OUTPUT 注意力的处理方式与链接的论文进行比较。追踪前置零矩阵和注意力层选择的应用位置，然后确定 ATT-INPUT 应如何处理达到最大生成长度但未对齐最终 token 的翻译。完成的标准是 ATT-INPUT 生成预期的对齐结果，包括该边界情况。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
The HuggingFaceNmtEngine class currently implements the ATT-OUTPUT approach from this paper. The ATT-INPUT method would generate better quality alignments. In order to implement ATT-INPUT, the class would need to shift the attentions to the left one step. This can be done by not adding a 0 matrix at the beginning of the attentions. We would also need to change what layer the attentions are retrieved from (bottom layers). For ATT-INPUT, it is possible for the last token to not get aligned if the translation has hit the max generation length. This edge case should be handled properly.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 12
- 派生
- 3
- 平均合并
- 2 天 10 小时
- 30 天内合并 PR
- 5
环境准备
我们还没有检查这个项目的环境配置文件。先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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