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...
Encoder(编码器)架构 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。 同样,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...
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由encoder和decoder组成,其中: encoder主要负责理解(understanding) The encoder’s role is to generate a rich representation (embedding) of the input sequence, which the decoder can use if needed decoder主要负责生成(generation) The decoder outputs tokens one by one, where the current output ...
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...
本文将深入探讨大语言模型的三大主要架构:Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder,帮助读者理解这些架构的基本原理及其在实际应用中的优势。 一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、...
大模型主要架构分为三种::prefix Decoder 系、causal Decoder 系、Encoder-Decoder。 1.prefix Decoder 系 注意力机制方式:输入双向注意力,输出单向注意力 特点:prefix部分的token互相能看到,属于causal Decoder 和 Encoder-Decoder 折中 代表模型:ChatGLM、ChatGLM2、U-PaLM ...
Decoder-Only结构天生就适合处理这种自回归的生成任务。它能够在生成每一个新的词或句子时,充分利用之前生成的所有内容,从而确保输出的连贯性和一致性。 二、参数效率与模型容量 相比传统的Encoder-Decoder结构,Decoder-Only结构在参数效率上具有显著优势。Encoder-Decoder结构需要同时训练两个模块,这不仅增加了模型的复杂...
encoder-decoder一般在encoder部分采用双向语言模型在decoder部分采用单向LM，而decoder-only一般采用单向LM。
Transformer又可以分为Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。其中,Encoder将一段话或者一张图利用注意力机制转换成向量的形式,这个向量包含了这段话或图的所有信息,AI模型便可用这个向量来进行分类或者回归的任务。 图片来源: 网络 而Decoder则是根据前面的句子选择概率最高的词输出,直到形成完整的段落。在生成词的过程...