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...
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)。
Encoder-Decoder 从上面的图中我们可以看到Encoder-Decoder架构的模型有T5、GLM等,为了能够让更多的人看懂,我们就以清华大学的GLM为例来继续,GLM的全称基于自回归空白填充预训练框架(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling),这个框架的思路,结合BERT的思路,从输入文本中随机地空白出连续的...
Encoder-Decoder与Decoder-Only模型各有其独特的优势和适用场景。在实际应用中,我们应根据具体任务的需求和限制选择合适的模型。对于序列到序列转换等复杂任务,Encoder-Decoder模型可能是更好的选择;而对于生成任务等场景,Decoder-Only模型则以其高效、灵活的特点脱颖而出。通过不断探索和优化这些模型,我们有望在自然语言...
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...
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
AI的未来,我们为什么需要更灵活的计算?:encoder-only/decoder-only/encoder-decoder,并聊聊他们的问题和发展方向美国的牛粪博士 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 5217 2 04:08 App CVPR2025 吐槽大会:你的审稿人到底懂不懂AI?欢迎聊聊你的cvpr投稿经历,让我们一起成长。 378 0 04:45 App ...
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...
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 ...