主要区别如下：1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only Transform...
框架与硬件适配:主流深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)对Decoder-only的Transformer实现高度优化,分布式训练和推理加速更成熟。 内存与计算效率:生成任务中,Decoder逐步生成输出,内存占用可控;而Encoder需一次性处理整个输入序列,对长文本场景不友好。 5. 成功案例的路径依赖 GPT系列的示范效应:GPT系列模型(从GPT-1到GPT...
# PyTorch Transformer Encoder 输入格式Transformer是一种基于自注意力机制的序列到序列模型,被广泛应用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成等。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了丰富的工具和函数来实现Transformer模型。在这篇文章中,我们将介绍如何使用PyTorch实现Transformer Encoder模型,并讨论其输入格式。 代...
无需显式编码器:当模型参数量足够大时,Decoder-only结构可通过自注意力直接建模输入输出的复杂关系,无需额外编码器处理输入特征。 4. 工程优化与生态支持 框架与硬件适配:主流深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)对Decoder-only的Transformer实现高度优化,分布式训练和推理加速更成熟。 内存与计算效率:生成任务中,Decoder...
在Transformer模型中,Decoder是一个重要的组件,用于生成目标序列。与Encoder类似,Decoder也由多个相同的层堆叠而成,每个层都包含一个Multi-Head Self-Attention机制和一个Point-wise Feed Forward网络。以下是一个使用PyTorch实现Transformer Decoder的简单示例:首先,我们需要导入必要的库: import torch import torch.nn as...
第一个基于 Transformer 架构的 encoder-only 模型是 BERT。encoder-only 模型仍然主导着 NLU(Natural Language Understanding)任务(例如文本分类、命名实体识别和问题解答)的研究和行业。接下来简单介绍一下 BERT 模型及其变体: 1. BERT BERT 的预训练目标有两个:预测文本中的 mask token;确定一个文本段落是否紧跟着...
使用Decoder-only的Transformer模型实现时序预测,Implement time series prediction using a Decoder-only Transformer model. Chinese Introduction 使用pytorch实现的Decoder-only的Pre-Norm型的Transformer模型,包含SwiGLU作为FeedForward的激活层,RoPE(Rotary Positional Embedding)。使用SMAPE作为损失函数,同时也是评价指标。 文...
pytorch transformer decoder 测试时的输入 Seq2Seq简介 Seq2Seq由Encoder和Decoder组成,Encoder和Decoder又由RNN构成。Encoder负责将输入编码为一个向量。Decoder根据这个向量,和上一个时间步的预测结果作为输入,预测我们需要的内容。 Seq2Seq在训练阶段和预测阶段稍有差异。如果Decoder第一个预测预测的输出就错了,它会...
DTrOCR(Decoder-only Transformer for Optical Character Recognition)是一种基于仅解码器Transformer架构的光学字符识别(OCR)方法。它通过将预训练的生成式语言模型(LM)转化为文本识别模型,实现了对图像中文本的准确识别,而无需使用传统的视觉编码器进行特征提取。 2. 介绍Decoder-Only Transformer的基本概念 Decoder-Only...
第一个基于 Transformer 架构的 encoder-only 模型是 BERT。encoder-only 模型仍然主导着 NLU(Natural Language Understanding)任务(例如文本分类、命名实体识别和问题解答)的研究和行业。接下来简单介绍一下 BERT 模型及其变体: 1. BERT BERT 的预训练目标有两个:预测文本中的 mask token;确定一个文本段落是否紧跟着...