7.2 Decoder的第一层多头输出在解码阶段，多头自注意力机制的首层会对原始解码输入进行抽象，生成其对应的表达，这一结果将被作为第二层多头自注意力机制的查询矩阵（Q）输入。7.3 Encoder—Decoder的工作逻辑在Encoder-Decoder框架中，当多头自注意力机制生成查询矩阵（Q）后，它会与Encoder的键（K）进行点乘运算...
一、Decoder的核心目标 任务类型:序列生成(如机器翻译、文本摘要)。 核心需求: 建模目标序列的内部依赖(语法、语义)。 对齐源语言与目标语言的跨序列信息。 保证生成过程的自回归特性(逐步生成,不偷看未来词)。 二、Decoder 的层级结构 1.Masked Multi-Head Self-Attention(第一层) 输入:目标序列的嵌入(右移并添...
【大模型推理】大模型推理 Prefill 和 Decoder 阶段详解, 视频播放量 18215、弹幕量 19、点赞数 481、投硬币枚数 313、收藏人数 846、转发人数 105, 视频作者 ZOMI酱, 作者简介 AIInfra制造机(https://github.com/chenzomi12/AIFoundation/),相关视频:怎么加快大模型推理
最终Decoder模块的输出结果如下: pred_logits:300个特征向量产生的分类结果 pred_boxes:300个特征向量产生的Anchor aux_outputs,每个Decoder层的结果,因为Decoder中有3层,因此其采用 list 形式存储,每个list中的结果如下: dn_aux_outputs为每层Decoder加噪查询向量输出结果 此外,还有加噪向量 最终完成了Decoder的计算,...
Transformer系列:图文详解Decoder解码器原理,在原论文中Transformer用于解决机器翻译任务,机器翻译这种Seq2Seq问题通常以Encoder-Decoder框架来进行建模,Tr
Transformer Decoder的详解如下：Decoder的输入：训练模式：Decoder接收真实答案作为输入。这种输入方式被称为“teacherforcing”策略，有助于模型在训练过程中学习到正确的序列生成模式。测试模式：Decoder根据模型预测结果进行自我反馈，即逐词预测。这种方式使得模型在输出序列时能够考虑到已经产生的词信息，以此...
⑤ Decoder 通过不断迭代,Decoder 可以输出最终翻译的序列。 引入Attention 的 Encoder-Decoder 框架下,完成机器翻译任务的大致流程如下: Transformer中的 Encoder-Decoder 我们知道,Transformer 中的 Attention 是Self-Attention(自注意力机制),而且是Multi-Head Attention(多头注意力机制)。
在Feign中,Decoder和ErrorDecoder是处理请求和错误的关键组件。一、DecoderDecoder是Feign中用于处理HTTP响应的组件。当发送一个HTTP请求时,Feign会返回一个Response对象,其中包含了HTTP状态码、头部信息和主体内容。为了方便处理响应,Feign提供了Decoder接口,允许我们自定义响应的解码方式。例如,如果我们发送一个GET请求,希望...
1.3Transformer中Decoder的输入详解03-1讲解是2023最新!RNN+LSTM+GRU+BERT+Transformer一次吃透!模型解析+案例实战,研究生小白熬夜也要刷完的教程!轻松搞定毕设!!!的第169集视频,该合集共计193集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
一、Encoder-Decoder 架构概述 Encoder-Decoder 架构,又称编码器-解码器架构,是深度学习中常见的模型框架。这一架构并不是具体的模型,而是一种通用的框架,可以用于处理各种类型的数据,如文字、语音、图像等。在 Encoder-Decoder 架构中,Encoder 负责将输入数据编码成一个固定长度的向量,而 Decoder 则负责将这个向量解...