1、Transformer 架构 Transformer 架构 是 Google 设计的 , 当前最流行的 GPT 大模型 都使用的该架构 , 最著名的就是 OpenAI 的ChatGPT大模型 ; 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 Transfo...
编码器可以是循环神经网络 (RNN) 或 transformer,具体取决于具体任务和实现。 解码器:解码器获取编码器生成的上下文向量,并一次生成一个元素的输出序列(目标文本)。与编码器类似,解码器通常是循环神经网络或 transformer。它通过根据先前的单词和上下文向量中包含的信息预测目标序列中的下一个单词来生成输出序列。 在训...
主要通过编码器、解码器、位置编码、掩码、自注意力机制、多头自注意力机制几个核心模块去拆解Transformer架构运行机制 2020年GPT3的成功指明了LLM大语言模型发展方向 科技猎手2023 人工智能 必剪创作 科技 数码 数码 ELMo 编码器解码器 Transformer架构 GPT4 多头自注意力机制 看见未来科技方向! 8 最热 最新 请先...
Transformer是一种神经网络架构，专门用于自然语言处理任务。它通过分析文本片段之间的关系来处理文本，并生成连贯且流畅的响应。Transformer由多个层组成，每个层包含自注意力机制，这使得模型能够有效地处理长文本序列。编码器-解码器架构在自然语言处理任务中很常见，特别是对于序列到序列的问题，如机器翻译。...
一、GPT 大模型训练架构 - Transformer 架构 1、Transformer 架构 2、Transformer 架构的编码器和解码器 3、输入序列的位置编码 4、自注意力机制编码流程 5、OpenAI 开源的训练 GPT 大模型的 Transformer 代码 6、Transformer 代码示例 一、GPT 大模型训练架构 - Transformer 架构 ...
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