Transformer是有谷歌2017年发布的论文《Attention is All You Need》提出,模型结构为Encoder-Decoder,随着对模型的研究,发展出了两个主流模型,即以BERT为代表的仅Encoder的模型,和以GPT为代表的仅Decoder模型。本文将介绍这三大主流框架的结构及其原理,和分别的适用场景。 1 Encoder-Decoder模型
BERT的Encoder架构专为理解任务优化,需全局信息。 GPT的Decoder架构专为生成任务优化,需自回归生成。 效率与简化: 去除冗余模块(如BERT无需生成能力,故移除Decoder;GPT无需外部Encoder输入,故移除交叉注意力)。 例外情况: 原始Transformer(如T5、BART)同时使用Encoder-Decoder,适用于需同时理解输入并生成输出的任务(如翻...
上文提到Encoder中的Self Attention与Decoder中的有所不同,Encoder中的Q、K、V全部来自于上一层单元的输出,而Decoder只有Q来自于上一个Decoder单元的输出,K与V都来自于Encoder最后一层的输出。也就是说,Decoder是要通过当前状态与Encoder的输出算出权重后,将Encoder的编码加权得到下一层的状态。 Masked Attention 通...
编码器(Encoder):负责提取输入序列的上下文信息,通过自注意力机制捕捉词与词的关系。 解码器(Decoder):基于编码器的输出逐步生成目标序列,引入了交叉注意力(关注编码器的结果)。 关键创新: 自注意力机制:替代RNN的长距离依赖处理,支持并行计算。 位置编码:通过数学方法(如正弦函数)注入序列的位置信息,弥补无时序处理...
BERT是基于Transformer的Encoder构建的,而GPT是基于Transformer的Decoder构建的。这就导致GPT类似于传统的语言模型,即一次只输出一个单词进行序列预测,也就是下一词预测。因为Decoder部分与RNN思想还是比较类似的,尤其是其中Masked attention部分,能够屏蔽来自未来的信息,因此GPT是单向的模型,无法考虑语境的下文。
其中,本文着重关注自注意力(self-attention)和交叉注意力(cross-attention)机制的共性和差异,这两者有助于读者理解Transformer模型中的编码器(encoder)和解码器(decoder)之间的差异,从而使我们更好地把握BERT和GPT之间的共性和差异。 引言 自从Transformer模型在2017年被提出[1],并在翻译任务中获得突破性表现,其编码器...
(self) attention encoder-decoder (cross) attention (k, v) from encoder (memory, last encoder layer) q:decoder input 两者权值不共享 """# maskmodel_ckpt="../dataset/bert-base-uncased"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)model=AutoModel.from_pretrained(model_ckpt)config=AutoConfig....
Jeremy Howard表示，目前关于生成式模型的热议掩盖了encoder-only模型的作用。像GPT-4这样大模型，太大、太慢、私有化、成本高昂，对许多任务来说并不适合，还有Llama 3.1，参数都达到了405B。这些模型运行缓慢，价格昂贵，而且不是你可以控制的。GPT-4这样的生成模型还有一个限制：它们不能预先看到后面的token，...
GPT是一个单向的语言模型,它采用自回归的方式学习语言的生成过程。这意味着在生成文本时,GPT会逐步生成下一个词语,并优化参数以最大化下一个词语的概率。通过这种方式,GPT能够学习到语言的结构和语义信息。相比之下,BERT是一个双向的语言模型。它基于Transformer的Encoder-Decoder架构,但有所不同。在训练过程中,BERT...
GPT-1:与BERT对比简单看GPT-1 个人主页:https://bento.me/zhengyanghou Github:https://github.com/Jenqyang GPT-1发表于2018年6月,比BERT早几个月。GPT-1使用的是Transformer decoder(解码器),而BERT使用的是Transformer encoder(编码器)。 解码器和编码器最大的区别是解码器加入了掩码机制(Mask),这就导致...