基于Transformer架构的模型里,Decoder有独特运算机制 。Decoder结构具备并行计算能力以提升处理效率 。其输入通常是经过编码器处理后的特征向量 。 输出结果的准确性取决于Decoder的设计与参数 。不同应用场景对Decoder结构的要求存在差异 。在视频编解码中,Decoder要快速处理大量数据 。文本翻译任务里,Decoder负责目标语言...
Decoder中的多头self-attention层与Encoder模块一致, 但需要注意的是Decoder模块的多头self-attention需要做look-ahead-mask, 因为在预测的时候"不能看见未来的信息", 所以要将当前的token和之后的token全部mask. Decoder Block中的Encoder-Decoder attention层 这一层区别于自注意力机制的Q = K = V, 此处矩阵Q来源...
这是因为Encoder-Decoder结构需要同时学习编码输入和生成输出的能力,而Decoder-only模型只需要专注于生成输出。 简洁性:Decoder-only模型的结构相对简单,只有一个解码器组件,这使得模型的训练、优化和部署都更加容易。 性能表现:尽管Decoder-only模型在理解性任务上可能不如Encoder-Decoder结构,但它们在生成性任务上的表现...
一、Transformer 基本结构 Transformer由encoder和decoder组成,其中: encoder主要负责理解(understanding) The encoder’s role is to generate a rich representation (embedding) of the input sequence, which the decoder can use if needed decoder主要负责生成(generation) The decoder outputs tokens one by one, w...
1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...
简介:编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种在深度学习和自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及其他领域广泛应用的神经网络架构,它主要用于处理序列到序列(Sequence-to-Sequence,seq2seq)的学习任务。 基本原理:
为何decoder-only结构 总结:decoder-only在参数较少情况就能激发很强zero-shot能力,而且模型的上限更高,训练和推理都更有效率;在IncontextLearning情况下,few-shot能力更好 decoder-only结构的attention矩阵倒三角形满秩矩阵,表达能力更强;encoder-decoder矩阵的attention矩阵容易泛化成低秩矩阵 ...
其独特的Encoder-Decoder结构,不仅提升了模型处理序列数据的能力,还极大地推动了机器翻译、文本生成、文本摘要等任务的进步。本文将带您深入了解Transformer的Encoder-Decoder结构,揭开其神秘面纱。 Transformer模型概览 Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成,它们都是基于自注意力(Self-Attention)机制的堆叠结构。Encoder...
从头训练的15B中英非对称Encoder-Decoder结构双语模型 苏州大学从头训练的双语非对称Encoder-Decoder模型OpenBA已正式开源! 主要亮点包括: 亮点一:此模型为中文开源社区贡献了一个有代表性的编码器解码器大语言模型,其训练过程(包括数据收集与清洗、模型构建与训练)已完全开源。
GPT Decoder结构是指生成式预训练模型(GPT)中的解码器部分的结构。GPT是一种基于注意力机制的自然语言处理模型,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。 在GPT中,解码器采用了Transformer模型来生成文本。解码器由多个相同的层(Transformer层)串联而成。每个Transformer层包含多头注意力机制和前馈神经网络。它们在不同...