1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only Transformer只包含解码器部分。2、应用：Encoder-Decoder Transformer常用于序列到序列的任务，如机器翻译、对话生成等，可以处理输入序列和输出序列之间的对应关系。Decoder-Only Transfo
在深度学习和自然语言处理(NLP)领域,模型架构可以大致分为三种类型:Encoder-only、Decoder-only 和 Encoder-Decoder。这些架构各有其特点、优势和应用场景。以下是对这三种模型的比较和当前的趋势分析: 1. En…
除了我们所看到的结合了 encoder 和 decoder 的Transformer 架构之外,BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformers)和 T5(Text-To-Text Transfer Transformer)模型也属于此类。 实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备...
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
Transformer模型中的Encoder(编码器)和Decoder(解码器)是两个核心组件,它们在模型中扮演着不同的角色,并具有一些关键的区别。以下是对它们的详细比较:一、主要任务与功能Encoder(编码器)主要任务:处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码)。这些内部表示将捕获输入序列中的关键信息,以便后续的处理和生成任务使...
这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。 自注意力机制:
本文深入浅出地解析了Transformer模型中Encoder与Decoder的核心工作机制,通过简明扼要的语言和生动的实例,展示了它们在训练和推理过程中的具体作用与交互方式,帮助读者理解这一革命性自然语言处理架构的精髓。
一、Transformer 的整体架构 Transformer 的架构由两部分组成: Encoder(编码器):负责将输入序列编码为上下文表示。 Decoder(解码器):负责基于编码器的输出生成目标序列。 两者通过Encoder-Decoder Attention机制连接,使得解码器能够利用编码器的上下文信息。 二、Encoder 的工作原理 ...
Transformer模型,自诞生以来便以其卓越的性能颠覆了自然语言处理领域。本文深入浅出地介绍了Transformer的核心——Encoder-Decoder架构,通过生动的比喻和实例,帮助读者理解这一复杂但强大的技术。