首先,这种“编码器-解码器”架构将长度可变的输入序列编码成一个“状态”, 然后对该状态进行解码, 一个词元接着一个词元地生成翻译后的序列作为输出: “Ils”“regordent”“.”。 由于“编码器-解码器”架构是形成后续章节中不同序列转换模型的基础, 因此本节将把这个架构转换为接口方便后面的代码实现。 编码...
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 编码器...
自从编码器解码器架构崛起以来，主流的神经机器翻译（NMT）模型都使用这种架构，因为它允许原文序列长度和...
专利摘要显示，一种包括非对称编码器‑解码器结构的语义分割架构，其中，该架构进一步包括用于链接编码器和解码器不同层级的适配器。适配器合并来自编码器和解码器的信息，用以保存和完善编码器和解码器之间的多个层级之间的信息。这样，适配器聚合来自编码器和解码器之间不同层次的特征，并位于编码器和解码器之间。本...
在二熵编码法之中,CABAC 能比CABLC节省10-15%位元率.基本上,熵编码是一种二位元的操作,且一般多功能处理器不能有效率的处里.在高解析度及时的系统中,给熵编码用的一个高处里能力的算术编码器和解码器是非常需要的.在这篇论文里,我们提出给H.264/AVC用的算术编码器和算术解码器之硬体架构.为了增加算术编码...
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 ...
一. encoder-decoder编码器和解码器架构 1. 介绍 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题, 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出, 可以设计一个包含两个主要组件的架构:第一个组件是一个编码器(encoder): 它接受一个长度可变的序列作为输入, 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 第二...
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 ...