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 架构中的编码器和解码器是两个核心组件,1、不同的输入输出形式,2、不同的Self-Attention机制,3、不同的Feed Forward Neural Network(FFNN)结构。其中,编码器的主要任务是将输入序列转换为一系列连续的向量表示,而解码器的主要任务是根据这些向量表示生成输出序列。 编码器的Self-Attention机制是指在同一...
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...
四维图新取得语义分割架构专利，适配器聚合来自编码器和解码器之间不同层次的特征 金融界2024年3月20日消息，据国家知识产权局公告，北京四维图新科技股份有限公司取得一项名为“语义分割架构“，授权公告号CN112884772B，申请日期为2020年7月。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...
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...
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 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...
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
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 ...