GPT-3 使用与 GPT-2 相同的模型和架构,包括模型初始化、归一化和输入编码,但是在 Transformer 中使用交替的密集和局部稀疏注意力模式,类似于 Sparse Transformer。为了研究 ML 性能对模型大小的依赖,OpenAI 训练了8种不同大小的模型,范围从1.25亿个参数到1750亿个参数,最后一个1750参数的模型称为 GPT-3 模型。之...
神经机器翻译(NMT)使用深度神经网络来执行从源语言到目标语言的机器翻译。 神经翻译机将源语言中的文本作为输入序列,并将其编码为隐藏的表示形式,然后将其解码回以生成目标语言中的翻译文本序列。 该 NMT 系统的主要优势之一是,整个机器翻译系统可以从端到端一起进行训练,这与基于规则的机器翻译系统和统计机器翻译系统...
与传统的基于RNN的模型相比,Transformer在这一任务上表现出更好的性能和更高的效率,重新定义了机器翻译的最新标准。 文本摘要 文本摘要任务要求模型能够理解原文的主要内容,并压缩成更短的文本,同时保留关键信息。Transformer通过其强大的编码器-解码器结构,能够有效捕捉长文本中的关键信息,并生成凝练、连贯的摘要。它在...
与传统的基于RNN的模型相比,Transformer在这一任务上表现出更好的性能和更高的效率,重新定义了机器翻译的最新标准。 文本摘要 文本摘要任务要求模型能够理解原文的主要内容,并压缩成更短的文本,同时保留关键信息。Transformer通过其强大的编码器-解码器结构,能够有效捕捉长文本中的关键信息,并生成凝练、连贯的摘要。它在...
模型架构 LiteFlowNet3 采用了编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构,其中编码器用于提取输入图像的特征,解码器则用于生成光流估计结果。 具体而言,编码器使用了轻量级的卷积神经网络,通过多个卷积和池化层来逐级提取图像的特征。解码器则是一个逐级反卷积和上采样的过程,将编码器提取的特征进行逐步恢复和细化,最终生成光流...
在转换器到来之前,主导的 NLP 模型依赖于循环和卷积组件,就像我们在前两章中看到的一样。此外,最好的序列建模和转导问题,例如机器翻译,依赖于具有注意机制的编码器-解码器架构,以检测输入的哪些部分影响输出的每个部分。转换器的目标是完全用注意力替换循环和卷积组件。
为此,我们提出了一个语义提及图增强模型(GAM)来解决这两个问题。首先,GAM构建了一个语义提及图,捕捉文档和提示之间的关系,包括共存,共指和共型关系。此外,我们引入了一个集成的图形Transformer模块,以有效地解决提到和他们的三个语义关系。之后,图增强的编码器-解码器模块将关系特定图并入PLM的输入嵌入中,并利用...
我们把英语编码器产生的“思维向量”传递给德语解码器。德语解码器会把这些思维向量或关系变换映射到德语词嵌入空间里,然后就会产生一句话,保持英语句子里的关系。如此我们就有了一个能做翻译的网络,这个思想目前仍在发展,结果虽然不完美,但却在极快提高,不久就会成为翻译的最佳方法。
模型的体系结构通常会限制其可以执行的任务类型:编码器(没有任何特定于任务的头)仅输出隐藏状态,这些状态可以作为功能集成到其他模型中。创建用于文本生成的解码器(或编码器+解码器),使其适合于机器翻译,摘要和抽象性问题与回答之类的任务。特定于任务的头在输出格式上提供了额外的灵活性,从而使其可以微调与分类相关...
最重要的神经网络架构:用于表格数据的前馈神经网络,用于计算机视觉的卷积网络,用于处理序列的循环网络和长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)、用于自然语言处理(以及更多方面)的编码器 - 解码器和 Transformer, 以及用于生成学习的 自动编码器、生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)和扩散模型 ...