encoder和decoder是如何传递信息的?(cross attention) 解码阶段 Decoder细节 Encoder结构 block是多层的一个表示,input的每个token都对应一个output的一个tokenself-attention的输出做残差连接后再继续做层归一化 残差连接(Residual Connection):output1 = self-attention
1. 结构上的区别 自编码器: 通常是一个对称的网络结构,即编码器和解码器具有相似的结构,甚至是对称的。 目标是尽可能完美地重构输入数据,因此编码器和解码器之间存在一种强约束关系。 Encoder-Decoder: 结构可以是不对称的,编码器和解码器可以具有不同的结构和复杂度。 目标是将输入数据映射到一个不同的输出...
Transformer的decoder和encoder结构相比,多了___。A.cross-attentionB.multi-head attentionC.self-attentionD.QKV attention的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题
下列关于transformer结构说法正确的有A.使用了残差连接和Layer NormalizationB.encoder和decoder中使用了相同的attention
3. 预测准确性:大型的LLM模型通常需要处理大量的数据和复杂的语言结构,使用decoder only模型框架可以更好地捕捉输入序列的语义信息,并生成更准确的输出序列。 4. 内存占用减少:Encoder-Decoder架构在处理输入时,尤其是对于变长序列,往往需要对所有输入进行填充(padding),以适应固定尺寸的批次处理,这导致了较高的内存占...
🔥一曲红绡不知数:前大模型时代,BERT让【预训练】和【Transformer架构】两大技术理念牢牢扎根 😭门前冷落鞍马稀:但如今在decoder-only结构为主的大模型时代,BERT这类encoder结构+MLM预训练的模型虽然还在工业界广泛使用,得到的研究关注却少了许多,大伙的记忆还停留在RoBERTa和DeBERTa这些经典的改进版 ...
在执行代码生成任务时,encoder-decoder和decoder-only 哪个结构更合适? 关注问题写回答 登录/注册LLM 大模型 代码生成 在执行代码生成任务时,encoder-decoder和decoder-only 哪个结构更合适?如题,题主是数字设计方向,对LLM并不了解。 今天在尝试使用llama3-8b生成代码时,我发现它的generated-text里包含了我输入的...
A.通过cross-attention机制B.协调不同模块之间的通信C.通过embedding层传递信息D.直接连接答案解析:在Transformer结构中,encoder和decoder之间的交互主要通过cross-attention机制实现。点击查看答案&解析 在线练习 手机看题 你可能感兴趣的试题 多项选择题 在Transformer模型中,编码器的主要作用以下不正确的是? A.生成输出...