通过LLM 进化树(github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide)来看,这些语言模型主要分为三类:一是 “仅编码器”,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”,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,并以自回归方式有效生成新词汇;三 “编码器 - ...
编码器-解码器架构概述:编码器-解码器架构是一种用于将一种类型的数据转换为另一种类型的模型结构。它由两部分组成:编码器处理输入数据,解码器使用编码器的输出生成最终结果。这种架构广泛用于处理序列数据的任务,例如文本和时间序列数据。 编码器的角色:编码器的任务是解释输入数据并将其压缩成称为上下文向量的紧凑表...
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 和 解码器 两部分组成 , 每个部分都包含 多层堆叠的 自注意力机制 和 前馈神经网络 ; 编码器 :负责 将 输入序列 转换为一...
如图2 所示,该方法首先训练了一对自编码器和解码器的网络,该编码器将边缘标注压缩为一个隐变量,而解码器则用于从这个隐变量中恢复出原来的边缘标注。如此一来,在训练基于 U-Net 结构的去噪网络阶段,该方法便固定这一对自编码和解码器网络的权重,并在隐空间中训练去噪过程,这样可以大幅减少网络对计算资源的消耗,...
现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限。本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络。该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token。因此类似注意力机制的属性适用于整个网络。该模型得到了非常出色...
Llama-Omni是一个用于低延迟语音交互的模型架构,可以同时生成文本和语音回应。它是对GPT-4o实时语音交互的开源解决方案,基于Llama-3.1-8B-Instruct开发。该架构包括语音编码器、语音适配器、LLM和语音解码器。此
| CodeT5+:面向代码理解和生成的开放式大型语言模型解决问题:这篇论文旨在解决现有的编程语言模型在架构和预训练任务方面的限制,提出了一种灵活的编码器-解码器模型,可以适应各种下游编程任务,并使用多种预训练目标来缓解预训练和微调之间的差异。CodeT5/CodeT5+ at main · salesforce/CodeT5 ...
国防科技大学 iGRAPE Lab 提出了首个用于二维边缘检测任务的扩散概率模型方法,通过学习迭代的去噪过程获得边缘结果图。在四个公共基准数据集上的大量实验表明,本文提出的方法在准确度和粗细度上全面超越了其他方法。 现有的深度边缘检测网络...
现有的深度边缘检测网络通常基于包含了上下采样模块的编码器 - 解码器架构,以更好的提取多层次的特征,但这也限制了网络输出既准又细的边缘检测结果。 针对这一问题,一篇 AAAI 2024 上的论文给出了新的解决方案。 论文题目:DiffusionEdge...
现有的深度边缘检测网络通常基于包含了上下采样模块的编码器 - 解码器架构,以更好的提取多层次的特征,但这也限制了网络输出既准又细的边缘检测结果。 针对这一问题,一篇 AAAI 2024 上的论文给出了新的解决方案。 论文题目:DiffusionEdge: Diffusion Probabilistic Model for Crisp Edge Detection ...