Transformer包括两大部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器扮演着翻译前的“理解者”角色,借助于Attention来快速分析输入的文字内容,理解其语义;而解码器是一位“推理者”,它根据编码器所理解的语义,推导出希望翻译的目标语言的文字内容,这种推导是逐...
三、Encoder-Decoder架构 3.1 定义与特点 Encoder-Decoder架构同时包含编码器和解码器部分,也被称为序列到序列(Seq2Seq)架构。这种架构能够处理输入和输出序列长度不一致的任务,如机器翻译、对话生成等。 3.2 工作原理 Encoder-Decoder架构首先通过编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息;然后,解码器根据编码结果...
一是“仅编码器(encoder-only)”组(上图中的粉色部 分),该类语言模型擅长文本理解, 因为它们允许信息在文本的两个方向上流动。二是“仅解码器(decoder-only)”组(上图中的蓝色部分),该类语言模型擅长文本生成, 因为信息只能从文本的左侧向右侧流动, 以自回归方式 有效生成新词汇。三是“编码器-解码器(...
训练效率:完整的Transformer架构由编码器(encoder)和解码器(decoder)组成,其中编码器用于处理输入序列...
encoder-decoder框架 attention机制与self-attention机制 BERT模型 GPT-2模型 一、大语言模型的定义 大语言模型指的是那些在大规模文本语料上训练、包含百亿级别(或更多)参数的语言模型,是一系列的人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的任务,包括文本总结、翻译、情感分析...
Transformer是一种基于自注意力机制的模型,由Encoder和Decoder两部分组成。 下图是精典论文《Attention is all you need》中展示的模型结构图,左边是Encoder,右边是Decoder, 在Transformer中,Encoder将输入序列映射到一个高维空间中,Decoder则将这个高维空间中的向量映射回输出序列。
Encoder-Decoder Attention 编码器对文本的处理 对文本处理和通常的 NLP 任务一样,首先使用词嵌入算法(Embedding)将每个词转换为一个词向量(vector)。在 Transformer 论文摘要提到词嵌入向量的维度是 512,所有编码器都会接收到包含多个大小为 512 的向量列表(List of vectors)。嵌入仅发生在最底层的编码器中,其他编码...
Transformer 架构由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两大部分组成,它们共同工作以实现序列到序列的映射。 图5 Transformer 的通用架构 ·编码器:编码器由多个相同的层堆叠而成,每一层都有两个主要子层:自注意力机制(Self-Attention Mechanism)和前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)。这些子层通过残差连接和层...
Decoder-only架构的核心是自回归机制,即模型在生成文本时,每一步仅依赖于前面的文本信息。这种机制使得模型能够连贯地生成文本,非常适合于文本生成、语言模型、故事讲述等任务。相比之下,Encoder-Decoder架构虽然也具备生成能力,但其生成过程更多地依赖于编码器的全局信息,这在某些情况下可能限制了生成文本的创造性和多样...
同Encoder-Decoder模型,使用这种结构可以同时进行语言理解和语言生成类任务,并且因为Encoder和Decoder共用一个transformer,量级略轻;不过它也有一定的弊端就是效果没有传统的Encoder-Decoder模型优秀(理解类有差距、生成类效果相似)。目前采用此种模型机制的大语言模型有GLM-130B和U-PaLM。