Encoder-Decoder:适合那些需要理解完整输入序列并生成一个结构化输出的任务。编码器使用双向注意力,解码器使用单向注意力。 参考文章 [1] 大模型里prefix-decoder、casual-decoder、encoder-decoder区别 [2] LLM(一):大语言模型 [3] 比较Causal decoder、Prefix decoder和encoder-decoder [4] LLM主流框架:Causal Decod...
Prefix Decoder,即前缀语言模型,其结构介于Causal Decoder和Encoder-Decoder之间。该框架在输入部分采用双向注意力,允许前缀序列中的任意两个token相互可见;而在输出部分则采用单向注意力,类似于Causal Decoder。代表模型有ChatGLM、U-PaLM等。 优点 输入理解充分:由于输入部分采用双向注意力,Prefix Decoder对问题的编码理解...
Causal Decoder 单向 单向 文本续写、问答系统等 GPT系列 Prefix Decoder 双向 单向 机器翻译、文本摘要等 GLM-130B、ChatGLM-6B Encoder-Decoder 双向 单向 机器翻译、文本摘要、语音识别等 Transformer及其变体 综上所述,Causal Decoder、Prefix Decoder和Encoder-Decoder三种架构各有千秋,适用于不同的文本处理任务。在...
代表模型:T5、UniLM等,这些模型通过共享编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的参数,实现对前缀的理解和文本生成。优点:是可以减少对预训练模型参数的修改,降低过拟合风险; 缺点:可能受到前缀表示长度的限制,无法充分捕捉任务相关的信息。 Causal LM(因果语言模型)定义:Causal LM是一种自回归模型,它在生成文本时只能依赖...
与标准Encoder-Decoder类似,Prefix LM在Encoder部分采用Auto Encoding (AE-自编码)模式,即前缀序列中任意两个token都相互可见,而Decoder部分采用Auto Regressive(AR-自回归)模式,即待生成的token可以看到Encoder侧所有token(包括上下文)和Decoder侧已经生成的token,但不能看未来尚未产生的token。
与标准Encoder-Decoder类似,Prefix LM在Encoder部分采用Auto Encoding (AE-自编码)模式,即前缀序列中任意两个token都相互可见,而Decoder部分采用Auto Regressive(AR-自回归)模式,即待生成的token可以看到Encoder侧所有token(包括上下文)和Decoder侧已经生成的token,但不能看未来尚未产生的token。
目前Code Embedding 模型主要基于 Encoder 架构,如 CodeBert、Unixcoder 等。又或者基于 Encoder-Decoder 架构,如 CodeT5、CodeT5+ 等。然而局限于架构设计和模型大小,他们很难获取到更丰富的语义表示能力。 我们以 CodeQwen1.5-7B-Chat 和 Phi-3.5-mini-instruct 模型作为基座模型,通过一个交叉注意力计算模块来提取...
In this paper, a causal convolutional encoder decoder (CCED)-based method utilizes the LPC estimates of the AKF for speech enhancement. Specifically, a CCED network is used to estimate the instantaneous noise spectrum for computing the LPCs of noise on a framewise basis. Each noise corrupted ...
与标准Encoder-Decoder类似,Prefix LM在Encoder部分采用Auto Encoding (AE-自编码)模式,即前缀序列中任意两个token都相互可见,而Decoder部分采用Auto Regressive(AR-自回归)模式,即待生成的token可以看到Encoder侧所有token(包括上下文)和Decoder侧已经生成的token,但不能看未来尚未产生的token。
A Gated Dilated Causal Convolution Based Encoder-Decoder for Network Traffic Forecasting,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。