三、Encoder-Decoder架构 3.1 定义与特点 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,
Encoder-Only架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分,没有解码器。它主要适用于理解任务,如文本分类、情感分析等。代表模型是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),通过双向注意力机制捕捉丰富的上下文信息。 工作原理:Encoder-Only架构利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息。在BERT...
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 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...
针对encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构，它们在推理过程中的不同步骤和方式如下： 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...
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
问题:尽管Encoder-Decoder结构听起来更复杂,能做更多的事情,但许多流行的模型(如 GPT)都只使用Decoder-Only结构,这样是否更好呢? 1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。
Encoder-Decoder 架构,也被称为序列到序列架构,同时包含编码器和解码器部分。它通常用于序列到序列(Seq2Seq)任务,如机器翻译、对话生成等。这种架构的代表是以 Google 训练出来的 T5 为代表的相关大模型。 Encoder-Decoder 架构的核心思想是利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息,并将编码结果传递给解码...
这里的GPT就是Decoder-only的代表作;UniLM则是跟GPT相似的Decoder架构,但它是混合的注意力模式;T5则是Encoder-Decoder架构的代表作,主要是Google比较感兴趣。 双向 混合 单向(正向) 单向(反向) Google在T5和UL2两篇论文中做了较为充分的对比实验,结果均体现出了Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势,但由于...
在自然语言处理(NLP)和深度学习领域,特别是在序列到序列(Seq2Seq)的任务中,Encoder-Decoder架构是一种常见的模型结构。这种架构通常包含两个主要部分:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。然而,根据任务需求的不同,有时我们可能只需要使用Encoder或Decoder部分,这就引出了“encoder-only”和“decoder-only”的概念。下...