编码器-解码器模型简介 Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构,广泛应用于自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。如图1所示,这种结构能够处理序列到序列(Seq2Seq)的任务,如机器翻译、文本摘要、对话系统、声音转化等。 图1 编码器-解码器结构...
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 表征学习 和 模型架构 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 博文。此外，建议读者对 自注意力 (self-attention) 架构 有一个基本了解，可以阅读 Jay Alammar 的 这篇...
编码器LLM模型,以BERT和ERNIE为代表,主要基于Transformer的encoder部分。它们通过MLM(masked language modeling)任务学习语义信息,非常适合文本理解类任务。简单来说,编码器就像是一个聪明的翻译官,把文本信息转换成机器能理解的语言。 解码器模型 📜 解码器模型,如GPT,主要基于Transformer的decoder部分。它们去掉了原来dec...
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-...
许多大语言模型成功的核心在于编码器 - 解码器架构,这一框架在机器翻译、文本摘要和对话式人工智能等任务中取得了突破性进展。 编码器 - 解码器架构的提出是为了解决序列到序列(Seq2Seq)问题,这在处理顺序数据方面是一个重大突破。 1.1 数据处理的主要发展 ...
根据使用解码器和编码器的不同方式,大语言模型主要可以分为以下几类: 编码器(Encoder-Only)模型: 主要用于生成上下文向量表征,但不能直接生成文本。 常用于分类任务,如文本分类和情感分析。 典型代表模型:BERT、RoBERTa和ALBERT等。 解码器(Decoder-Only)模型: 主要用于序列生成任务,如文本生成和机器翻译。 从输入的...
编码器-解码器模型是自然语言处理(NLP)中最经典的模型之一,主要用于序列到序列(seq2seq)任务。然而,最近的趋势是将它应用于各种任务,包括分类、信息抽取和文本生成。最近,我深入研究了一下T5模型,发现它非常复杂。为了帮助大家更好地理解,我将重点整理在这里,希望对你们有帮助! T5模型的核心代码 💻T5...
在自然语言处理(NLP)的广阔领域中,编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型是一种强大的架构,它极大地推动了诸如机器翻译、文本摘要、对话系统等多种任务的发展。这种模型的核心思想是将输入序列(如一句话)编码成一个固定长度的向量,然后从这个向量中解码出目标序列(如另一种语言的句子)。本文将带您一探这一神奇技术的...
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难,因为它需要大型数据集和高GPU内存。我们可...