Encoder-Decoder架构同时包含编码器和解码器部分,也被称为序列到序列(Seq2Seq)架构。这种架构能够处理输入和输出序列长度不一致的任务,如机器翻译、对话生成等。 3.2 工作原理 Encoder-Decoder架构首先通过编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息;然后,解码器根据编码结果生成相应的输出序列。这种架构能够
Encoder-Decoder架构同时包含编码器和解码器部分,通常用于序列到序列(Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。这种架构能够同时处理输入和输出序列,实现复杂的序列转换任务。 工作原理:Encoder-Decoder架构的编码器负责将输入序列编码为固定长度的上下文向量,解码器则根据这个上下文向量生成输出序列。在Transformer模型中,编码器...
Encoder-Decoder Decoder-only 最近这段时间一直在研究这个大模型的能力到底来源于哪里?对于大模型的是否智能?有像图灵奖得主Yann LeCun这样持反对意见的,也有图灵奖得主Hinton持支持意见的,作为一名从业人员,我们先从模型架构的角度来解剖大模型,看看大模型到底是什么样的?目前大模型基于Transformer,Transformer大家应该都...
个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列模型是最典型的 Decoder-only 网络的例子,今天来梳理下Decoder-only 网络和Encoder-Decoder(编码器-解码器)架构之间的区别,并澄清它们各自适用的任务。 编码器-解码器架构 编码器-解码器架构(如标准的 Transformer)由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
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，逐步生成目标序列的预测结果。 2.Only-Encoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文...
所谓的“decoder-only（仅解码器）”实际上意味着“自回归编码器-解码器”。“encoder only（仅编码器）” 实际上包含一个编码器和解码器（非自回归），而所谓的“encoder-decoder（编码器-解码器）”真实含义是”自回归编码器-解码器“—— Yann Lecun这个小节会简要介绍常见的不同的大模型的模型架构和用例。目...
Encoder-Decoder架构的大模型有很多,例如Google的T5模型、华为的盘古NLP大模型等。 其中,华为的盘古NLP大模型首次使用Encoder-Decoder架构,兼顾NLP大模型的理解能力和生成能力,保证了模型在不同系统中的嵌入灵活性。在下游应用中,仅需少量样本和可学习参数即可完成千亿规模大模型的快速微调和下游适配,这一模型在智能舆论...
2、Encoder-Decoder模型 然而,对于编码器-解码器模型来说,这就变得更加复杂了,因为我们需要处理编码器在看到 "未来 "句子时的 "作弊 "问题。因此,一项训练任务就是通过随机屏蔽输入句子或在输入句子中添加噪音来对序列进行去噪处理,这样编码器就无法通过看到所有答案来作弊,从而让解码器生成原始输入句子。
1. Decoder-only 和 Encoder-Decoder 两种框架的对比 Decoder-only 模型带来了 3.9 个 BLEU 的显著改进，当用 U2S 代替声码器合成语音时，缩小了性能差距，证明了 U2S 后端的鲁棒性。2. 多任务训练 U-XLM 在涉及的多个任务（包括 S2ST、ASR、ST、MT 和 TTS）上都取得了可观的性能，验证了 Decoder-only ...