encoder-decoder语言模型具有以下几个显著的优点: (1)端到端学习:模型在训练和推断阶段都是端到端的,不需要手动设计特征或引入复杂的规则,简化了模型的设计过程。 (2)适用性广泛:该模型不仅可以应用于机器翻译任务,还可以用于对话系统、文本摘要、语音识别等多个自然语言处理任务,具有较强的通用性。 (3)上下文信息...
优点:能够处理需要将一个序列转换为另一个序列的复杂任务,编码器捕捉输入序列的全局信息,解码器根据编码器的输出生成目标序列。 Decoder-only 网络: 适用任务:自回归生成任务,如语言建模、文本生成、对话生成、代码生成等。 结构:仅包含解码器部分,使用单向自注意力机制。 优点:结构简单,高效,适合生成任务,可以利用前...
优点:适用于序列到序列任务,能够处理复杂的序列转换任务,提高任务准确性。 局限:模型复杂度较高,训练时间和计算资源消耗较大。 总结 Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder三种架构各有千秋,它们在设计上各有侧重,适用于不同的任务和场景。在选择合适的架构时,需要根据具体任务的需求和限制进行综合考虑。无论是...
3. 优点 相比传统的n-gram语言模型和统计机器翻译等方法,encoder-decoder结构具有很多优点。它可以端到端地进行端到端的训练和端到端的生成,避免了传统方法中的串行处理和人工特征设计。通过使用深度学习模型,encoder-decoder结构能够学习到更复杂的语言和语义表示,具有更好的泛化能力。另外,由于encoder和decoder是独立的...
Encoder-Decoder架构:序列到序列的桥梁 Encoder-Decoder架构则结合了前两者的优点,能够处理输入和输出序列长度不一致的任务。这一架构的代表模型包括BART、T5和盘古NLP等。它们首先通过编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息;然后,解码器根据编码结果生成相应的输出序列。 Encoder-Decoder架构在机器翻译、对话生成和...
不难看出来,encoder-decoder框架的优点比较明显: 1.可以高效处理变长序列问题。 2.如果输入是像图片这种维度很高的数据,可以达到降维的目的。 3.学习方式为end-to-end。 3.为什么要attention 上面的encoder-decoder框架,有一个缺点也很明显: encoder把所有的输入,最后边变成了一个统一的特征向量C,再去decoder解码。
Encoder-Decoder架构的优点在于它能够处理不同长度的输入和输出序列,并且能够学习到输入序列中的上下文信息。另外,由于编码器和解码器是独立的模块,可以分别进行训练,从而提高模型的泛化能力。 然而,Encoder-Decoder架构也存在一些问题。首先,它往往需要大量的训练数据来取得良好的效果。其次,由于解码器是逐步生成输出序列的...
优点:训练效率高,zero-shot能力更强,具有涌现能力 代表模型:LLaMA-7B、LLaMa 衍生物 3.Encoder-Decoder 注意力机制方式:输入双向注意力,输出单向注意力 特点:在输入上采用双向注意力,对问题的编码理解更充分 适用任务:在偏理解的 NLP 任务上效果好 缺点:在长文本生成任务上效果差,训练效率低 ...