Encoder-Decoder 模型(又称 Seq2Seq 模型)同时使用 Transformer 架构的两个模块。在每个阶段,Encoder 的注意力层都可以访问初始输入句子中的所有单词,而 Decoder 的注意力层则只能访问输入中给定词语之前的词语(即已经解码生成的词语)。 Encoder-Decoder 模型可以使用 Encoder 或 Decoder 模型的
首先:Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文语义向量c;语义向量c可以有多种表达方式,最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给c,还可以对最后的隐状态做一个变换得到c,也可以对所有的隐状态做变换。 之后:就用另一个RNN网络对其进行解码,这部分RNN网络被称为Decoder。Decoder的RNN可以与Encoder的...
首先关于Encoder编码器,公认的官方的解释是“负责将输入数据(通常是文本序列)转换为一个中间表示(通常是向量或张量)。这个中间表示捕捉了输入数据的关键特征,可以用于后续的各种任务。” 但是我在最开始学习Transformer,BERT,ViT的时候,一股脑的认为BERT就是Transformer的Encoder堆叠,Base BERT就是堆叠12层 Large BERT 是...
BERT初始化encoderdecodermodel模型的架构应该怎么绘制 本文是参考文献[1]的阅读笔记。 Bert模型虽然很火,但是模型太大,要想更好的使用的话需要让模型变小。 最原始的知识蒸馏当然可以直接应用在Bert上,但是原始的方法是让student模型去学习teacher模型输出的概率分布。而作为一个深层模型,在中间层次上的信息也很丰富,...
在探索基于Transformer的大语言模型时,我们发现了三种主要的架构:Encoder-only Model、Encoder-Decoder Model和Decoder-only Model。它们的主要区别在于模型的输出是文本还是Embedding。后两者需要通过改变模型结构来适应不同的下游任务。今天,我们来深入探讨Encoder-only Model,特别是它的代表作——BERT。
我们可以使用 Huggingface 的 EncoderDecoderModel 对象来混合和匹配不同的预训练模型。它将通过调用 .from_encoder_decoder_pretrained() 方法指定编码器/解码器模型来处理添加所需的连接和权重。在下面的示例中，我们使用 BERT base 作为编码器和解码器。from transformers import EncoderDecoderModelbert2bert = Encoder...
Transformer是一种完全基于自注意力机制的深度学习模型,由Encoder和Decoder两部分组成,适用于序列到序列的学习任务。与BERT不同,Transformer的Encoder和Decoder部分都是基于自注意力机制的,这使得它在处理长序列时具有更好的性能。因此,Transformer在机器翻译、摘要生成等需要生成语言序列的任务中表现优异。 然而,Transformer也...
BERT: From Decoders to Encoders OpenAI transformer为我们提供了基于Transformer的精密的预训练模型。但是从LSTM到Transformer的过渡中,我们发现少了些东西。ELMo的语言模型是双向的,但是OpenAI的transformer是前向训练的语言模型。我们能否让我们的Transformer模型也具有Bi-Lstm的特性呢?
BART模型同样采用Encoder+Decoder 的结构,借助DAE语言模型的训练方式,能够很好地预测和生成被“噪声”破坏的文本,从而也得到具有文本生成能力的预训练语言模型。 分支4:量化与压缩 模型蒸馏 对BERT 蒸馏的研究主要存在于以下几个方面: 在预训练阶段还是微调阶段使用蒸馏 ...
我们首先要了解的是seq2seq(Sequence-to-Sequence)模型。它最早由Google在2014年的一篇论文中提出,是第一个真正意义上的端到端的编码器-解码器(Encoder-Decoder)框架。 @小森 2025/01/24 1100 NLP | 简单学习一下NLP中的transformer的pytorch代码 pythoncss ...