理解Transformer模型中的Encoder和Decoder是掌握其工作原理的关键。我们可以通过以下几个方面来解释它们: Encoder Encoder的主要任务是将输入序列(通常是文本)转换为一组特征表示(也称为编码)。这些特征表示包含了输入序列的语义信息,供Decoder在生成输出序列时参考。 输入嵌入(Input Embedding):首先,输入的每个单词或
Seq2seq是组合了两个RNN的神经网络,这里我们西安将这两个RNN实现为Encoder和Decoder类,然后将这两个类组合起来,实现seq2seq类,我们先从Encoder类开始介绍 ### Encoder类 Encoder类接收字符串,将其转化为向量h Encoder类的输入输出 我们使用Rnn实现编码器,这里使用LSTM层实现层的结构 Encoder类由Embedding层和LSTM层...
需要转成成json格式,双引号去扩。 如下: 更改代码: #在Python标准库的json包中,提供了JSONEncoder和JSONDecoder两个类来实现Json字符串和dict类型数据的互相转换。fromjsonimport*if__name__=="__main__": d={} d['a'] =1d['b']=2d[3]='c'd[4]=['k','k1']#将Python dict类型转换成标准Json...
问如何实现NimbusJwtDecoder和NimbusJwtEncoder的共享秘密版本EN使用来自jps的输入(AES实际上可以用于加密的...
从理论角度强答一波:LLM之所以主要都用Decoder-only架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以,在同等参数量...