大型语言模型中的编码器-解码器架构:编码器-解码器架构是许多大型语言模型(LLM)的基本组成部分。这些模型通常使用一种被称为 Transformer 架构的变体。该架构使用自注意力机制来捕捉输入数据中不同部分之间的依赖关系,从而理解单词的使用上下文并生成适当的输出。 自注意力机制与 Transformer:Transformer 架构使用自注意力...
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 - ...
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...
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 Transformer 架构 由 ...
与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入序列,使得模型可以并行化处理序列中的信息。该模型在机器翻译、文本生成、语音识别等NLP任务中取得了非常好的效果,并且在计算效率上优于传统的序列模型,例如LSTM和GRU等。 Transformer由编码器和解码器两部分组成,其中编码器用于将输 ...
基本的编码器-解码器模型一般都配有注意力模型(Bahdanau et al., 2015),这样就可以在解码过程中重复访问源序列。在给定解码器当前状态的情况下,可以计算出源序列中的元素的概率分布,然后使用计算得到的概率分布将这些元素的特征选择或聚合在解码器使用的单个「上下文」向量中。与依赖源序列的全局表征不同,注意力机制...
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
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 ...
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...
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 ...