因此,原始 Transformer 的 Encoder 不是双向掩码,而是双向全局注意力;Decoder 则确实包含单向掩码机制。 BERT 和 GPT 之间的区别以及双向和单向掩码策略 关于Transformer 以及 BERT 和 GPT 之间的区别以及双向和单向掩码策略,以下是详细解答: 1. Transformer 的基本结构 Transformer 是一种深度学习模型,主要用于处理序列...
🔸 Decoder(解码器):它的职责是生成新的文本,例如回答用户查询。与Encoder不同,Decoder也使用自注意力层,但这一层是被遮罩的,以防止模型关注未来的信息,确保预测仅依赖于已知的输出。💡 总结:Encoder和Decoder在NLP(自然语言处理)中各自扮演着重要角色。Encoder专注于学习输入文本的表示,而Decoder则负责生成新的文...
Decoder下面的是Masked Attention,它屏蔽了下文,只考虑上文对下文的影响。 简单讲:主要差别就是单向/双向注意力的差别。 论文地址:Attention is All you Need 2.2 自编码 常见模型:BERT类模型 结构:只有Encoder 方法:双向上下文,Mask语言模型 场景:编码器产生适合自然语言理解任务的上下文表示,常用于解决阅读理解,完型...
与双向编码器不同，交叉编码器在处理文本对时会一起编码两个输入，从而更好地捕捉句子之间的复杂关系。...
但是encoder和decoder实现还是有区别的: decoder的Muti_head_Attention引入了Mask机制 decoder与encoder中模块的拼接方式不同 class Decoder(nn.Module):def __init__(self):super(Decoder, self).__init__()self.positional_encoding = Positional_Encoding(config.d_model)self.muti_atten = Mutihead_Attention(con...
探讨机器学习中encoder、decoder与embedding的区别，需先明确各自角色与功能。encoder与decoder为模型类型，分别用于信息编码与解码，或特征提取与还原。encoder将原始数据编码，提取关键特征；decoder则反向操作，将编码特征转换为可解释输出。embedding概念较为特殊，泛指数据转换为向量的过程。在自然语言处理中，...
encoder和decoder的区别_python encode函数 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 python内部的字符串一般都是 Unicode编码。代码中字符串的默认编码与代码文件本身的编码是一致的。所以要做一些编码转换通常是要以Unicode作为中间编码进行转换的,即先将其他编码的字符串解码(decode)成 Unicode,再从 Unicode编码(...
首先，让我们从模型的视角来区分：encoder，就像一个魔术师，它将信息的宝藏转化为编码的密语，或者说是特征的提炼者。它的任务是通过对输入数据进行复杂的处理，提取出关键特征，这些特征就如同数据的浓缩精华，为后续的分析和任务执行做好准备。然后是decoder，它就像一个解码器，专门负责解读这些编码的...