共享的架构理念:两者都采用了编码器-解码器的架构理念,其中编码器负责提取输入数据的特征,解码器负责根据这些特征执行特定任务。 潜在表示:两种模型都涉及到将输入数据编码到一个潜在空间的表示,这个表示对于后续的重构或转换至关重要。 总的来说,自编码器和Encoder-Decoder模型虽然在目标、应用和训练方式上存在差异,但...
Encoder输入: "Hello world" → 编码表示 Decoder步骤: 1. 输入<start> → 预测"你" 2. 输入"<start>你" → 预测"好" 3. 输入"<start>你好" → 预测"世界" 4. 输入"<start>你好世界" → 预测<end> 五、架构优势:为什么Transformer技压群雄? 1. 并行计算:不同于RNN的时序依赖,Transformer可以同时处...
除了我们所看到的结合了 encoder 和 decoder 的Transformer 架构之外,BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformers)和 T5(Text-To-Text Transfer Transformer)模型也属于此类。 实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备...
3.4.1 Decoder端的架构 Transformer原始论文中的Decoder模块是由N=6个相同的Decoder Block堆叠而成, 其中每一个Block是由3个子模块构成, 分别是多头self-attention模块, Encoder-Decoder attention模块, 前馈全连接层模块. 6个Block的输入不完全相同: 最下面的一层Block接收的输入是经历了MASK之后的Decoder端的输入 +...
一、Encoder-Decoder 架构概述 Encoder-Decoder 架构,又称编码器-解码器架构,是深度学习中常见的模型框架。这一架构并不是具体的模型,而是一种通用的框架,可以用于处理各种类型的数据,如文字、语音、图像等。在 Encoder-Decoder 架构中,Encoder 负责将输入数据编码成一个固定长度的向量,而 Decoder 则负责将这个向量解...
Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构通常用于生成任务,如文本生成、对话系统等。其代表模型是GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通过预测下一个单词来生成文本,具有自回归生成的特点。 工作原理:Decoder-Only架构的核心是自回归生成机制,即模型通过输入序列的已知部分来...
Encoder-Decoder架构由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器负责将输入序列转换为一个固定长度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示生成输出序列。这种架构的优势在于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。 在机器翻译任务中,Encoder-Decoder架构的应用十分广泛。以将...
Encoder-Decoder 架构是一种基于神经网络的模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉领域。其核心思想是将输入数据编码为一个固定长度的向量,然后通过解码器将该向量转换为目标数据。这种架构在机器翻译、文本摘要生成、语音识别和图片描述生成等任务中表现出色。
Encoder-Decoder编码器-解码器框架 Encoder-Decoder（编码器-解码器）框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构，尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归...
二、解码器(Decoder)架构剖析 现在轮到解码器承担任务。与编码器不同的是,解码器面临着额外的挑战:在不预见未来的情况下,逐字生成输出。为此,它采用了以下几个策略: 掩蔽自注意力:类似于编码器的自注意力机制,但有所调整。解码器仅关注之前已生成的单词,确保不会利用到未来的信息。这就像是一次只写出一个句子的...