模型原理。 Encoder-Decoder模型主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。 编码器(Encoder):负责将输入序列(如一段文本)转换为一个固定长度的上下文向量(context vector)。这个上下文向量可以看作是输入序列的一种抽象表示,它浓缩了输入序列中的关键信息。在这个过程中,编码器会对输入序列中的每个元素进行特征提取
这样,每个词的原始向量与其位置向量相加,形成了一个既含有词义也含有位置信息的新向量。 即便句子的顺序变化,位置向量也能保持词之间的相对位置关系,使得大模型能准确理解词与词之间的连接。 二、解码器(Decoder)架构剖析 现在轮到解码器承担任务。与编码器不同的是,解码器面临着额外的挑战:在不预见未来的情况下,逐...
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,输入的每个单词或符号通...
Encoder的主要作用是进行特征提取,这样做是因为原始输入中包含一些无用或干扰信息,这会使模型的性能和泛化性大打折扣。所以在这之前,我们通过Encoder来先对数据进行一次特征提取和挖掘. 从架构上看Encoder仅仅只是一个编码器,但如果把这个编码器给放大,我们就能看到里面更多的东西,比如说Transformer架构中最经典的自注意...
代表模型:T5、UniLM等,这些模型通过共享编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的参数,实现对前缀的理解和文本生成。优点:是可以减少对预训练模型参数的修改,降低过拟合风险; 缺点:可能受到前缀表示长度的限制,无法充分捕捉任务相关的信息。 Causal LM(因果语言模型)定义:Causal LM是一种自回归模型,它在生成文本时只能依赖...
问typeMismatch在解码模型中的再一次JSONEncoder和JSONDecoder swift 5EN我正在尝试更新模型中的值，并使用...
基于深度学习Encoder-Decoder框架的聊天机器人.zip 人工智能-项目管理 上传者:admin_maxin时间:2024-02-15 (源码)基于Python和TensorFlow 2的seq2seq模型训练与测试项目.zip # 基于Python和TensorFlow 2的seq2seq模型训练与测试项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python和TensorFlow 2的seq2seq模型训练与测试项目,专...
请问如果在训练时关掉前5个decoder和encoder编码器的损失会降低模型检测时的性能吗 Owner lyuwenyu commented Dec 7, 2023 感觉会的 可以跑下试验试一下 Star RTDETR to follow the updates 20231211 commented Nov 11, 2024 @flyingbird9 你好,请问您关掉前5个decoder的损失后,模型性能降低的多吗? Sign up ...
swift4 的新特性, JSONEncoder和JSONDecoder, 用于JSON和模型之间的互转,想想以后可以摆脱MJExtension、YYModel、ObjectMap的束缚了,是不是很开心呢,不过这些框架还是有很多的可取之处的, - wangweilucky/MWMap
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。 展开 收起 暂无标签 /Livinluo/bert README Apache...