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,解码器根据编码结果...
下面这张图是一个大模型的一个分布树,纵轴代表大模型的发布年份和大模型输入token数,这个图很有代表性,每一个分支代表不同的模型架构,今天以图中根系标注的三大类展开:Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only;我们分别来看一下这几个架构的特点和原理吧。Encoder...
左图为encoder-only,输出token都能看到所有输入token。例如y_1这一行可以看到x_1 \sim x_5输入 中图为decoder-only,输出token只能看到历史的输入token。例如y_3这一行只能看到x_1 \sim x_3 输入,x_4和x_5并不能看到 右图为encoder-decoder,前k个输出token可以看到所有k个输入token,从k+1的输出token开始...
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...
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...
这些模型背后的架构是其强大功能的基石,其中Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder三种架构尤为引人注目。本文将深入探讨这三种架构的特点、适用场景以及它们各自的优势与局限。 Decoder-Only架构:创造性写作的专家 Decoder-Only架构,以其强大的生成能力而著称,是生成式任务的理想选择。这一架构的代表模型包括GPT...
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...
文本生成能力：Decoder-only架构在文本生成方面表现出色，尤其适用于续写、对话等场景。虽然Encoder-Decoder...
首先概述几种主要的架构：以BERT为代表的encoder-only、以T5和BART为代表的encoder-decoder、以GPT为代表...
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