编码器-解码器模型简介 Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构,广泛应用于自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。如图1所示,这种结构能够处理序列到序列(Seq2Seq)的任务,如机器翻译、文本摘要、对话系统、声音转化等。 图1 编码器-解码器结构 编码器(E
这个Context Vector是输入序列中各个词根据当前Decoder隐藏状态重新加权得到的表示。这个Vector包含了输入序列中重要信息的加权表示,用于指导Decoder生成当前时刻的输出。 三、Transformer工作原理 Transformer:通常 Attention 会与传统的模型配合起来使用,但 Google 的一篇论文《 Attention Is All You Need 》中提出...
Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(Decoder),转化成我们想要的输出。 举例来说,如果使用Encoder-Decoder模型将中文翻译成英文,其过程就是输入一个中文句子(欢迎来北京),编码成包含一系列数值的向量发送给解码器,再用解码...
Encoder-Decoder 架构 Encoder-Decoder架构是一种强大的神经网络模型,主要用于处理序列到序列(Sequence to Sequence, Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。它在Encoder-only架构的基础上引入了Decoder组件,形成了一个完整的编码-解码系统。 架构组成 该架构主要包含两个核心部分: 1.编码器(Encoder) 由多个编码模块堆...
Encoder-Decoder模型并非特指某一具体算法,而是一类算法框架的统称。该模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,通过这两个部分协同工作,实现输入序列到输出序列的转换。 编码器(Encoder):负责将输入序列编码成一个固定长度的向量(通常称为“上下文向量”或“编码向量”)。这一过程通常通过循环神经网络(RNN)...
Encoder-decoder 模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-dec...
苏州大学从头训练的双语非对称Encoder-Decoder模型OpenBA已正式开源! 主要亮点包括: 亮点一:此模型为中文开源社区贡献了一个有代表性的编码器解码器大语言模型,其训练过程(包括数据收集与清洗、模型构建与训练)已完全开源。 亮点二:数据方面,OpenBA所使用的数据均公开可获取,模型的能力产生更加透明。
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 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...
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...
本文将深入探讨大语言模型的三大主要架构:Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder,帮助读者理解这些架构的基本原理及其在实际应用中的优势。 一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、...