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
Transformer的经典结果是,6层Encoder 外接 6层 Decoder。因此Transformer是典型的Encoder - Decoder结构。其Encoder的结构也是其他两个模型的基础。 Transformer的Encoder工作流程如下: ①Input Embedding = 输入词的向量化,例如2词1句没词512维[2,1,512] ②Position Encoding = 位置编码,注意这里使用的是三角函,也就...
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 ...
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,...
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...
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。
bert2bert = EncoderDecoderModel.from_encoder_decoder_pretrained("bert-base-uncased", "bert-base-uncased") 由于BERT 模型不是为文本生成而设计的,所以我们需要做一些额外的配置。下一步是设置标记器并指定句首和句尾标记。 from t...
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...
由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三条技术路线。Encoder-Only:以 谷歌 的BERT为代表。Encoder-Decoder:以 Meta 的BART、 谷歌 的T5、清华大学的GLM为代表。Decoder-Only:以OpenAI的GPT、 谷歌 的Bard、 Meta 的LLaMA、DeepMind的Chinchilla、Anthropic的Cl
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