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
Encoder-Only架构,也称为单向架构,仅包含编码器部分。它主要用于处理那些不需要生成输出序列的任务,如文本分类、情感分析等。Encoder-Only架构的代表模型包括BERT、RoBERTa和ALBERT等。 2.2 工作原理 Encoder-Only架构通过编码器对输入文本进行编码,提取其特征和语义信息,然后将这些信息用于后续的处理任务。由于缺少解码器部...
在自然语言处理(NLP)和深度学习领域,特别是在序列到序列(Seq2Seq)的任务中,Encoder-Decoder架构是一种常见的模型结构。这种架构通常包含两个主要部分:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。然而,根据任务需求的不同,有时我们可能只需要使用Encoder或Decoder部分,这就引出了“encoder-only”和“decoder-only”的概念。下...
Encoder-only是以Bert为代表的模型及其衍生优化版本为主,那就以Bert为例来学习Encoder-only架构;BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种在自然语言处理(NLP)领域引起巨大轰动的预训练语言模型,由Google于2018年提出。其核心原理是结合了Transformer架构和双向语言模型预训练策略,使得模型能够更好...
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
LLMs中有的是只有编码器encoder-only,有的只有解码器decoder-only,有的是2者混合 encoder decoder hybrid。三者都属于Seq2Seq,sequence to sequence。并且字面意思是虽只有编码器encoder,实际上LLMs是能decoder一些文本和token的,也算是decoder。不过由于encoder-only类型的LLM不像decoder-only和encoder-decoder那些有自...
针对encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构，它们在推理过程中的不同步骤和方式如下： 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...
1 Encoder-Only架构 Encoder-Only 架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分。它主要适用于不需要生成序列的任务,只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景,如文本分类、情感分析等。这种架构的代表是 BERT 相关的模型,例如 BERT、RoBERT 和 ALBERT 等。
在自然语言处理领域,大语言模型作为核心技术之一,正引领着人工智能的新一轮变革。这些模型背后的架构是其强大功能的基石,其中Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder三种架构尤为引人注目。本文将深入探讨这三种架构的特点、适用场景以及它们各自的优势与局限。
Decoder-only架构是一种神经网络模型结构，特别适用于自然语言处理（NLP）任务。与常见的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构不同的是，Decoder-only架构只包含解码器部分。这种架构的代表例子包括OpenAI的GPT系列模型。在Transformer模型中，编码器和解码器各有特定的功能：编码器负责捕捉输入序列的信息，而解码器则根据...