关键组件详解 Decoder-Only Transformer的核心组件包括多头自注意力层、前馈神经网络、层归一化和残差连接。本节将详细介绍这些组件的功能和实现。 4.1 多头自注意力层 多头自注意力层是Decoder-Only Transformer的核心。它允许模型同时关注输入的不同方面,增强了模型的表达能力。 多头注意力的计算过程如下: 将输入线性投...
only-decoder的推理模式详解 一、引言 在深度学习和自然语言处理领域,模型通常分为两种模式:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模式和仅解码器(only-decoder)模式。本文档将详细介绍仅解码器(only-decoder)的推理模式,包括其工作原理、优缺点以及应用场景。 二、仅解码器(only-decoder)模式概述 仅解码器(only-decoder)...
2.3 Decoder-Only结构详解 为了克服上述问题,在Transformer中引入了Decoder-Only结构。与传统的Encoder-Decoder不同,Decoder-Only完全抛弃了Encoder部分,并采用了自注意力机制来实现序列到序列的转换。 在具体实现中,Decoder-Only模块由多个层堆叠而成。每个层包含三个关键模块:Self-Attention机制、Multi-Head Attention机制...
Transformer自编码模型BERT微调Fine-tuning课程片段1:BERT Fine-tuning背后的数学原理详解 193 -- 9:15 App 贝叶斯Bayesian Transformer语言模型课程片段5:Language Model底层的数学原理之最大 似然估计MLE及最大后验概率MAP内部机制与 162 -- 7:36 App 贝叶斯Bayesian Transformer论文源码复现课程片段3:Embedding词嵌入内...
LLM2Vec的提出,正是为了解决这一难题,通过简单的无监督转换过程,使Decoder-only LLM能够生成高质量的文本Embedding。 二、LLM2Vec方法详解 1. 启用双向注意力 LLM2Vec的第一步是将Decoder-only LLM的单向注意力机制改为双向注意力机制。这一改造使得模型中的每个token都能访问序列中的其他所有token,从而捕捉到更...
ChatGLM Attention结构 再说Causal Language Model（因果语言模型），因果两个字就说明了只能从前到后，...
We also modify the self-attention sub-layer in the decoder stack to prevent from attending to subsequent positions. This masking, combined with the fact that the output embeddings are offset by one position, ensures that the predictions for position i can depend only on the known outputs at po...
1. 高效处理变长序列问题。2. 降维。
19.10 Page 13 Chapter 2 Overview Installation Information ® The EASyCAP should be installed in restricted access areas, where only authorized personnel are allowed access. ® The EASyCAP Encoder/ Decoder should be installed in a rack that is properly grounded. To ensure proper cooling, leave ...
.props = AV_CODEC_PROP_INTRA_ONLY | AV_CODEC_PROP_LOSSLESS, }, 第七步:把以前实现的mkdemuxer的codeid改为 AV_CODEC_ID_MKVIDEO 第八步:重新编译ffmpeg。测试:运行命令:ffmpeg -decoders:在显示中找到自己的decoder:VF...D mimic Mimic V...D mjpeg MJPEG (Motion JPEG) V...D mjpegb App...