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-...
解码器的目标是将编码器产生的上下文向量转换为输出序列。在开始解码过程时,它首先接收到编码器生成的上下文向量,然后基于这个向量生成输出序列的第一个元素。接下来,它将自己之前的输出作为下一步的输入,逐步生成整个输出序列。 解码器也可以是各种类型的深度学习模型,但通常与编码器使用相同类型的模型以保持一致性。
一是“仅编码器(encoder-only)”组(上图中的粉色部 分),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(decoder-only)”组(上图中的蓝色部分),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, 以自回归方式 有效生成新词汇。三是“编码器-解码器(encoder...
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...
Keras是一个开源的深度学习框架,用于构建和训练神经网络模型。编码器和解码器是在序列到序列(seq2seq)模型中常用的组件,用于将输入序列映射到一个潜在空间中的固定长度向量,并将该向量解码为输出序列。 在Keras中,保存编码器和解码器可以通过以下步骤完成: ...
编码器-解码器模型是一种深度学习架构,用于处理序列到序列的学习问题,如机器翻译、文本摘要和对话生成等。该模型由两个主要的组件组成:编码器和解码器。编码器负责将输入序列转化为固定维度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示生成输出序列。
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难,因为它需要大型数据集和高GPU内存。我们可...
编码器:一个RNN模型,其将整个源序列读取为固定长度的编码。 解码器:也是一个RNN模型,其将编码的输入序列进行解码,以输出目标序列。 下图显示了编码器和解码器之间的关系。 编码器-解码器网络的例子 来自于文章“Sequence to Sequence Learning with Neural Networks”,2014。
我们将模型分成两部分,首先,我们有一个编码器,输入西班牙语句子并产生一个隐向量。编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络(RNN)来计算隐藏状态,这里我们将使用长短期记忆(LSTM)层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器,我们将再次使用LSTM层,以及预测英语单词的全连接层。