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
最初这种encoder-decoder结构其实是用作翻译任务的结构,其中encoder负责编码输入,decoder负责解码输出。其大概结构如下图所示。 因为Encoder模块和Decoder模块都是Transformer结果,所以,整个模型结构图如下 实际上,Transformer结构的成功从当时看直接霸榜了各个公共数据集的leaderboard,自然语言模型从lstm的时代跨入了Transformer的...
在深度学习和自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型以其卓越的性能和广泛的应用而著称。不同于传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer完全基于自注意力(Self-Attention)机制,通过Encoder和Decoder两个核心组件实现了对序列数据的高效处理。本文将详细探讨Transformer中Encoder与Decoder在训练和推理过程中的...
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,...
答案就藏在它的Encoder-Decoder架构中。 一、Transformer概览 Transformer模型由两大部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入数据(如一句话)转换成一种中间表示(通常称为embeddings),而Decoder则根据这种中间表示生成目标输出(如另一语言的句子)。这种架构使得Transformer能够处理序列到序列...
这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。 自注意力机制:
在transformer中decoder 也是由 6 个相同的层组成,每个层包含 3 个部分: Multi-Head Self-Attention Multi-Head Context-Attention Position-Wise Feed-Forward Network 2.3.2 transformer中encoder和decoder的区别 我们先来看看这个图 (1)第一级中:将self attention 模块加入了Masked模块,变成了 Masked self-attention...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
Transformer模型中的Encoder(编码器)和Decoder(解码器)是两个核心组件,它们在模型中扮演着不同的角色,并具有一些关键的区别。以下是对它们的详细比较:一、主要任务与功能Encoder(编码器)主要任务:处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码)。这些内部表示将捕获输入序列中的关键信息,以便后续的处理和生成任务使...
一、Transformer 的整体架构 Transformer 的架构由两部分组成: Encoder(编码器):负责将输入序列编码为上下文表示。 Decoder(解码器):负责基于编码器的输出生成目标序列。 两者通过Encoder-Decoder Attention机制连接,使得解码器能够利用编码器的上下文信息。 二、Encoder 的工作原理 ...