Encoder-Only架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分,没有解码器。它主要适用于理解任务,如文本分类、情感分析等。代表模型是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),通过双向注意力机制捕捉丰富的上下文信息。 工作原理:Encoder-Only架构利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息。在BERT...
Decoder-only 网络:用于自回归生成任务,如文本生成、对话系统等。 另BERT 模型属于Encoder 模型。
相对于前两者,这种模型结构更加复杂,需要更多的计算资源和训练时间。 模型的优化和调整更加困难,特别是在处理多任务和多模态数据时。 未来在LLM应用的趋势 Encoder-only 模型:未来,这类模型可能会在理解和分析大规模文本数据方面继续扮演重要角色,尤其是在需要深入理解文本含义、情感或属性的应用场景中。随着技术的进步,...
Encoder-Only 架构适用于文本分类和情感分析等任务,其前景主要取决于其在这些任务中的性能和准确性。Decoder-Only 架构适用于文本生成和机器翻译等任务,其前景主要取决于其生成文本的质量和多样性。Encoder-Decoder 架构适用于机器翻译和对话生成等任务,其前景主要取决于其在这些任务中的性能和准确性。 总的来说,这三种...
至于为什么Decoder-only结构会比Encoder-Decoder更好，我赞同 @成诚的答案。Decoder-only架构相较于Encode...
1.Encoder-Decoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器（Decoder），并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出，逐步生成目标序列的预测结果。 2.Only-Encoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文...
收起 1.Encoder-Decoder架构 2.Prefix-LM前缀语言模型架构 3.Decoder-Only架构 Decoder-Only一定是最好...
LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encoder-decoder 个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
In the literature, there are three main Transformer variants for NLG: full Transformer, Encoder-Only (only using the encoder part of the Transformer), and Decoder-Only (only using the decoder part). A natural question to ask is: which architecture is the best choice. According to previous ...