Decoder根据Encoder生成的嵌入向量和已生成的文本序列,逐步生成新的文本序列。 四、信息传递与交互 Encoder到Decoder的信息传递: Encoder的输出(即嵌入向量)是Decoder的输入或“指南针”。 Decoder在生成每个新元素时,都会参考Encoder的输出,以确保生成的内容与输入保持高度一致性和相关性。 D
2. Encoder-Decoder Attention 允许Decoder 访问 Encoder 的输出表示,用于对输入序列进行上下文感知 本质也是注意力机制,只不过 Query 来自 Decoder,Key 和 Value 来自 Encoder 输出 四、整体结构图 建议自己画一遍 Transformer 的流程图,从输入 token 到输出结果,包括 Encoder 和 Decoder 各层之间的连接方式。 小提示...
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,每个词可以对句子中的所有其他词进行注意力计算。 没有掩码,因为 Encoder 只需要关注输入句子中的所有词,不需要做单向或双向掩码。BERT 使用的双向掩码策略是一种特殊训练方式,与原始 Encoder...
Encoder和Decoder在结构设计上存在明显差异。Encoder通常采用多层结构堆叠，内部包含自注意力机制和前馈神经网络，通过逐层处理输入序列捕捉全局依赖关系。Transformer的Encoder每层包含多头注意力模块，允许模型同时关注不同位置的关联信息，其输出会携带经过深度抽象的特征表示。Decoder在结构上比Encoder多出编码-解码注意力层，...
在Encoder-Decoder架构中,需要考虑预测的词和输出的词之间的关系的关系,矩阵如下: y1y2y3x1111x2111x3111 Encoder-Decoder架构也被称为Seq2Seq,就是序列到序列,常见的模型有BART、T5、盘古大模型等,多用与对话、翻译等任务。 Encoder对应的掩码矩阵(Mask Matri)如下: ...
encoder和decoder结构都是基于Transformer模型。最初这种encoder-decoder结构其实是用作翻译任务的结构,其中encoder负责编码输入,decoder负责解码输出。其大概结构如下图所示。 因为Encoder模块和Decoder模块都是Transformer结果,所以,整个模型结构图如下 实际上,Transformer结构的成功从当时看直接霸榜了各个公共数据集的leaderboard...
encoder-decoder通俗解释 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...
Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将句子翻译成另一种语言、生成一个精确的摘要,还是写代码。
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...
一、什么是Decoder和Encoder 在Netty里面,有四个核心概念,它们分别是: Channel:一个客户端与服务器通信的通道。 ChannelHandler:业务逻辑处理器, 通常情况下,业务逻辑都是存在于ChannelHandler之中。 ChannelInboundHandler:输入处理器 ChannelOutboundHandler:输出处理器 ...