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...
Transformer模型的6层Decoder结构如下所示: 1.输入嵌入层(Input Embedding Layer):将输入序列中的每个词转换为定长的向量表示。这里的输入是目标语言的序列。 2.位置编码层(Positional Encoding Layer):为输入序列中的每个位置添加位置编码,以考虑词与词之间的位置关系。 3.第1个自注意力层(Self-Attention Layer):利...
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: 编码器: 编码器负责对输入的不定长序列进行处理,其目标是捕捉...
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...
*args)returnself.decoder(dec_X,dec_state)“编码器-解码器”体系结构中的术语“状态”可能会启发你...
总结起来,Transformer Decoder结构由多个相同的层组成,每个层包含一个多头自注意力机制子层和一个前馈神经网络子层。每个子层都有残差连接和层归一化操作,并且输入包括上一层Decoder的输出、Encoder的输出和位置编码。最终通过线性层将Decoder的输出转化为目标序列。©...
Mae的Decoder结构采用了一种层次化的设计,由多个模块组成。每个模块都负责处理特定的解码任务,并将处理后的数据传递给下一个模块。这种层次化的结构使得解码器可以以逐步精细的方式还原原始数据。 在Mae的Decoder结构中,首先使用了一个输入模块,负责接收经过编码的数据。然后,经过一系列解码模块的处理,数据逐渐恢复到原始...
相比传统的Encoder-Decoder结构,Decoder-Only结构在参数效率上具有显著优势。Encoder-Decoder结构需要同时训练两个模块,这不仅增加了模型的复杂度,还使得参数量大幅增加。而Decoder-Only结构则可以将有限的参数量用于构建更深的网络,从而在不牺牲性能的前提下提高模型的容量。这种设计使得模型能够捕捉更多的语言规律和特征,进...
与编码器结构(encoder-only) 的语言模型结构相反, 解码器结构(decoder-only) 的语言模型结构只包含trans- former 结构里的 decoder 部分。在 BERT 发布之前的 GPT- 1 就是 decoder-only 的语言模型, 但在 GPT-3 发布并展 示其惊人表现后, decoder-only 的语言模型数量呈现井喷式地增长, 直到现在依旧是占比...
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 ...