Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器 Seq2Seq(Sequence-to-sequence):输入一个序列,输出另一个序列 Seq2Seq(序列到序列):强调模型的目的——将输入序列转换为输出序列。 Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2S...
Encoder-Decoder模型在NLP领域的应用 1.机器翻译 机器翻译是Encoder-Decoder模型最为广泛的应用之一。在机器翻译任务中,Encoder-Decoder模型将一个源语言句子映射成一个目标语言句子,其中编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量,解码器将这个向量解码成一个目标语言句子。 在编码阶段,编码器部分的任务是处理输入序列...
Encoder(编码器)架构 Decoder(解码器): 图中Transformer的解码器部分同样一共6个相同的解码器层组成。 每个解码器层都有三个子层,掩蔽自注意力层(Masked Self-Attention)、Encoder-Decoder注意力层、逐位置的前馈神经网络。 同样,在每个子层后面都有残差连接(图中的虚线)和层归一化(LayerNorm)操作,二者合起来称为...
Encoder-Decoder架构也被称为Seq2Seq,就是序列到序列,常见的模型有BART、T5、盘古大模型等,多用与对话、翻译等任务。 Encoder对应的掩码矩阵(Mask Matri)如下: 000000000 因为需要关注输入的词和输出的词之间的关系,所以不需要进行掩码。 对应的注意力计算方法为 Z=Softmax(QKTd+M)⋅V 其中Q来自Decoder,K、...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
Encoder-Decoder编码器-解码器框架 Encoder-Decoder(编码器-解码器)框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构,尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器(Encoder):编码器的任务是接受输入序列,并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归...
Seq2Seq(Sequence-to-Sequence,序列到序列)问题是一类特殊的序列建模问题,其中的Encoder和Decoder都是一个序列。 Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。
Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。
论文:You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models 地址:https://arxiv.org/pdf/2405.05254 摘要 介绍: YOCO是一种新型的大型语言模型架构,它通过仅缓存一次键值对(KV pairs)来显著降低GPU内存需求,同时保持全局注意力(global attention)能力。
Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。