在每个子层后面都有残差连接(图中的虚线)和层归一化(LayerNorm)操作,二者合起来称为Add&Norm操作。 Decoder(解码器): 图中Transformer的解码器部分同样一共6个相同的解码器层组成。 每个解码器层都有三个子层,掩蔽自注意力层(Masked Self-Attention)、Encoder-Decoder注意力层、逐位置的前馈神经网络。 ...
大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
总的来说,层出不穷的各种大模型在整体模型架构上都是大同小异,全部都是遵循 transformer 的基础架构,只是在一些组件的应用上略有不同,并且主要还是为了训练的稳定性。效果上的差异更多体现在模型规模、数据处理和微调手段上。 一、主体结构 1. 编码-解码器 Encoder-Decoder 就是传统的 transformer 的结构,通过编码...
Encoder-Decoder Decoder-only 最近这段时间一直在研究这个大模型的能力到底来源于哪里?对于大模型的是否智能?有像图灵奖得主Yann LeCun这样持反对意见的,也有图灵奖得主Hinton持支持意见的,作为一名从业人员,我们先从模型架构的角度来解剖大模型,看看大模型到底是什么样的?目前大模型基于Transformer,Transformer大家应该都...
Transformer是一种重要的神经网络结构,由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder编码输入信息,得到向量表示。Decoder生成输出序列。 Encoder和Decoder都是由多头注意力机制和前馈神经网络堆叠而成。 多头注意力机制允许模型并行计算多个Attention,获得不同角度的信息,产生最终输出。
1. encoder部分 在encoder-decoder结构中,encoder负责将输入序列转化为一个固定长度的向量表示,该向量包含了输入序列的语义信息。在大型模型中,encoder通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或者门控循环单元(GRU)等结构。这些结构能够有效地捕捉输入序列中的时序信息和语义信息,从而准确地将输入序列编码为向...
Decoder-only架构是一种神经网络模型结构，特别适用于自然语言处理（NLP）任务。与常见的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构不同的是，Decoder-only架构只包含解码器部分。这种架构的代表例子包括OpenAI的GPT系列模型。在Transformer模型中，编码器和解码器各有特定的功能：编码器负责捕捉输入序列的信息，而解码器则根据...
Encoder-Only架构:理解与分析的高手 与Decoder-Only架构不同,Encoder-Only架构专注于理解和分析输入的信息,而不是创造新的内容。这一架构的代表模型包括BERT、RoBERTa和ALBERT等。它们通过编码器对输入文本进行编码,提取其特征和语义信息,然后将这些信息用于后续的处理任务。 Encoder-Only架构在理解和分类任务中表现出色,...