在原始的 Transformer 模型中(例如在机器翻译任务中),Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同,但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释: 1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制 Encoder 的注意力机制: Transformer 的 Encoder 部分通常是全局双向的,每个词可...
总的来说,Encoder和Decoder在功能上有着本质的区别。Encoder擅长理解和编码输入信息,而Decoder擅长基于一定的输入(可以是Encoder的输出)来逐步构建和生成输出序列。这两种组件可以单独使用,也可以结合使用,以适应不同类型的任务需求。
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-Decoder(编码器-解码器): Encoder-Decoder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。 通过编码器和解码器的组合,实现将输入序列转换为输出序列的目标。🌟 结语:Encoder-Decoder是深度学习中一个非常基础且重要的概念,它能够将现实问题转化为数学问题,并通过求解数学问题来得到解决方案。通...
DelimiterBasedFrameDecoder:分隔符解码器,与LineBasedFrameDecoder类似,只不过分隔符可以自己指定 LengthFieldBasedFrameDecoder:长度编码解码器,将报文划分为报文头/报文体,根据报文头中的Length字段确定报文体的长度,因此报文提的长度是可变的 JsonObjectDecoder:json格式解码器,当检测到匹配数量的"{" 、”}”或”[””...
Encoder-Decoder框架是一种将编码器和解码器结合使用的通用架构,特别适用于处理序列到序列的任务。该框架首先通过编码器将输入序列转换为编码状态,然后利用解码器根据编码状态和已生成的部分目标序列逐步生成最终的目标序列。 1. 应用实例 机器翻译:将源语言句子编码为向量表示,然后解码生成目标语言句子。 文本摘要:将长...
Decoder的任务是生成输出序列,通常是根据Encoder的输出特征表示和前面的已生成的输出序列生成下一个单词或符号。 输入嵌入(Input Embedding):与Encoder相似,Decoder将目标输出序列的每个单词转换为嵌入向量。 位置编码(Positional Encoding):与Encoder相同,位置编码提供了序列中的位置信息。 解码层(Decoder Layers):解码层与...
Encoder-decoder是一种常见的神经网络架构,通常用于序列到序列(sequence-to-sequence)的任务,例如机器翻译、文本摘要和对话生成等。 简单来说,encoder-decoder模型由两部分组成:编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入序列(例如一个句子)转换为一个固定长度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示来生成输出...
encoder 由一堆 encoder 层组成,类似于计算机视觉中堆叠的卷积层。decoder也是如此,它有自己的 decoder 层块。 encoder 的输出被馈送到每隔 decoder 层,然后 decoder 生成序列中最可能的下一个 token 的预测。然后,此步骤的输出被反馈到 decoder 以生成下一个 token,依次类推,直到到达特殊的序列结束(End of Seque...
现有的AI网络分为三类,encoder-decoder(标准的 Transformer),encoder(BERT),decoder-only(GPT),因此弄清楚这三种结构的划分依据是很重要的。 事实上,每个模型的结构选择都是根据其训练目标的特点: 对…