Transformer 架构 是 Google 设计的 , 当前最流行的 GPT 大模型 都使用的该架构 , 最著名的就是 OpenAI 的ChatGPT大模型 ; Transformer 架构 是一种用于 处理序列数据 的深度学习模型架构 , 主要用于解决自然语言处理NLP 领域中的序列建模任务 ; 2、Transformer 架构的编码器和解码器 Transformer 架构 由 编码器...
编码器stack和解码器stack分别由多个(通常是六个)编码器和解码器组成,按顺序连接。 编码器stack中的第一个编码器接收经过嵌入层和位置编码层的输入嵌入,而其他编码器则接收前一个编码器的输出作为输入。编码器将其输入传入多头自注意力层,自注意力层的输出进入前馈神经网络层,然后将其输出向上发送到下一个编码器。...
目录 收起 编码器结构 编码器-解码器结构 GLM ChatGLM-6B UL2 Flan-UL2 2020 年 Open AI 发布了由包含 1750 亿参数的神经网络构成的生成式大规模预训练语言模型 GPT-3 (Gener- ative Pre-trained Transformer 3)。开启了大规模语言模型的新时代。由于大规模语言模型的参数量巨大, 如果在 不同任务上都...
动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制 从零开始的人工智能 4159 4 26:10 【官方双语】直观解释注意力机制,Transformer的核心 | 【深度学习第6章】 3Blue1Brown 33.5万 491 2:28:32 终于有人讲明白了如何轻松构建seq2seq序列到序列模型!清华大佬2小时详解seq2seq编码器-解码...
编码器-解码器结构的大语言模型有GLM和UL2等系列模型。GLM是由清华大学开发的开源语言模型，旨在在所有NLP任务中都达到最佳表现。GLM的预训练目标为优化过的自回归空白填空，是在T5的空白填空的基础上进行改进。GLM使用自回归空白填空作为主要预训练目标，并加入了多目标预训练，让GLM的次要目标为生成更长...
Transformer模型:深入解析编码器和解码器 引言 自2017年Google的研究者提出Transformer模型以来,这一基于自注意力机制的深度学习模型在自然语言处理(NLP)领域产生了革命性的影响。Transformer以其独特的编码器-解码器架构,显著提升了处理序列数据的能力,特别是在机器翻译、文本生成等任务中展现出卓越的性能。本文将深入解析...
BERT编码器-解码器文本生成是一种基于BERT模型的文本生成方法。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的语言模型,通过双向Transformer编码器来学习单词的上下文表示。编码器-解码器结构是一种常见的序列生成模型,其中编码器将输入序列编码为一个固定长度的向量表示,解码器根据该向量...
LLM2Vec:解码器语言模型文本编码 | Tanya Malhotra在MarkTechPost上发表文章。自然语言处理(NLP)任务大量依赖文本嵌入模型,这些模型将文本的语义含义转化为向量表示。这种表示使得快速完成各种NLP任务成为可能,包括信息检索、分组和语义文本相似性。预训练的双向编码器(如BERT和T5)在这些任务中表现出色。
MNMT可以看作一个隐式的枢轴系统,因为在多语言翻译模型训练和翻译的期间,枢轴语言都是不可见的。因此,这种利用枢轴语言的方式也被称为隐式桥接(implicit bridging)[55]。隐式桥接通过共享编码器、解码器以及中间的注意力机制来实现[56-57]。这样,受益于跨语言的知识迁移[58] ,低资源语言可以从高资源语言中学习...
一、GPT 大模型训练架构 - Transformer 架构 1、Transformer 架构 2、Transformer 架构的编码器和解码器 3、输入序列的位置编码 4、自注意力机制编码流程 5、OpenAI 开源的训练 GPT 大模型的 Transformer 代码 6、Transformer 代码示例 一、GPT 大模型训练架构 - Transformer 架构 ...