因为decoder-only结构模型在没有任何微调数据的情况下,zero-shot的表现能力最好;而encoder decoder则需要在一定量的标注数据上做multitask-finetuning才能够激发最佳性能。 目前的Large LM的训练范式还是在大规模语料上做自监督学习,很显然zero-shot性能更好的 decoder-only架构才能更好的利用这些无标注的数据。 大模型...
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。 计算Context Vector 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 ...
大型模型是指参数量较大、层数较深的深度学习模型。与传统的浅层模型相比,大型模型在语义理解、表示学习等方面具有更好的表现。在自然语言处理领域,大型模型的出现极大地推动了任务的发展,并在许多应用中取得了突出表现。 二、encoder-decoder结构 1. encoder部分 在encoder-decoder结构中,encoder负责将输入序列转化为一...
Encoder-Decoder模型在NLP领域的应用 1.机器翻译 机器翻译是Encoder-Decoder模型最为广泛的应用之一。在机器翻译任务中,Encoder-Decoder模型将一个源语言句子映射成一个目标语言句子,其中编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量,解码器将这个向量解码成一个目标语言句子。 在编码阶段,编码器部分的任务是处理输入序列...
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、...
seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列(sequence),机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。 RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部分是编码器(encodeer),右边紫色部分是解码器(decodeer)。
零样本(zero-shot)表现更强:Decoder-only模型能够在没有额外训练的情况下展现出色的泛化能力。 效率与参数更精简:通过深度编码器与浅层解码器的组合,它在保持性能的同时减少了不必要的复杂性。 兼容性广泛:无论是生成还是理解任务,它都能灵活适应,成为多任务处理的理想选择。 预训练与应...
Encoder和Decoder的主要区别在于它们的输入和输出。Encoder模型接收一系列输入(例如一段文本),然后将其...
Decoder为主: 当任务主要关注生成新的输出序列时,可以选择以Decoder为主的模型。例如,在语言建模任务中...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...