解决seq2seq模型中信息丢失问题更好方法是使用attention机制。Transformer模型则完全通过attention机制构造。利用Transformer编码器的BERT开启了大规模预训练模型时代,而利用Tranformer解码器的GPT系列则开启了LLM时代,推出了像ChatGPT这种在NLP发展史上具有里程碑意义的产品。可以说attention是目前NLP领域最重要的概念之一。 将...
1.2 attention 解决seq2seq模型中信息丢失问题更好的方法是使用attention机制。Transformer模型则完全通过attention机制构造。利用Transformer编码器的BERT开启了大规模预训练模型时代，而利用Transformer解码器的GPT系列则开启了LLM时代，推出了像ChatGPT这样的具有里程碑意义的产品。可以说attention是目前NLP领域最...
例如,在文本摘要任务中,Seq2Seq模型结合Attention机制可以生成更加准确、简洁的摘要;在对话系统中,通过引入Attention机制,模型可以更好地理解用户的意图和上下文信息,从而生成更加自然、流畅的回复。 结语 Encoder-Decoder框架、Seq2Seq模型以及Attention机制是自然语言处理领域的三大法宝,它们不仅推动了机器翻译等任务的巨大进...