在机器翻译任务中,Encoder-Decoder模型将一个源语言句子映射成一个目标语言句子,其中编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量,解码器将这个向量解码成一个目标语言句子。 在编码阶段,编码器部分的任务是处理输入序列(源语言文本)。每个输入词元(可以是词或字符)被转换为向量,然后输入到编码器网络(通常是RNN、LSTM...
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...
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-...
与基于 RNN 的编码器-解码器模型类似,基于 transformer 的编码器-解码器模型由一个编码器和一个解码器组成,且其编码器和解码器均由残差注意力模块 (residual attention blocks)堆叠而成。基于 transformer 的编码器-解码器模型的关键创新在于: 残差注意力模块无需使用循环结构即可处理长度n可变的输入序列X1:n。不依...
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 的这篇博文复习一下原始 ...
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 这篇博文 ...
基于transformer的编码器-解码器模型的工作原理-与基于 RNN 的编码器-解码器模型类似,基于 transformer 的编码器-解码器模型由一个编码器和一个解码器组成,且其编码器和解码器均由 残差注意力模块 (residual attention blocks) 堆叠而成。
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 这篇博文 ...
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 的这篇博文复习一下原始 ...
自然语言处理(NaturalLanguage Processing,NLP)是人工智能领域的重要研究方向之一,而编码器-解码器模型是NLP领域常用的模型之一。本文将探讨编码器-解码器模型在NLP任务中的应用,并介绍一些改进方法,以提升其性能和效果。 一、编码器-解码器模型概述 编码器-解码器模型是一种基于神经网络的序列到序列(Sequence-to-Sequen...