今天我们就来全面拆解 Transformer 的 Encoder 与 Decoder 内部模块结构,并附上一个动手小测验:画出 Transformer 的完整流程图,帮助大家真正掌握这个强大的架构。 一、Transformer 总览 Transformer 的核心是:自注意力机制(Self-Attention)+ 前馈神经网络(Feed Forward Network),通过堆叠多层
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...
encoder和decoder是如何传递信息的?(cross attention) 解码阶段 Decoder细节 Encoder结构 block是多层的一个表示,input的每个token都对应一个output的一个tokenself-attention的输出做残差连接后再继续做层归一化 残差连接(Residual Connection):output1 = self-attention(token_vector) + token_vector 层归一化(Layer ...
Transformer最初的应用就是机器翻译。通过Encoder将源语言句子编码成中间表示,然后Decoder根据这个表示生成目标语言句子。这种架构使得翻译质量大幅提升。 4.2 文本摘要 在文本摘要任务中,Encoder负责将长文本压缩成向量表示,而Decoder则根据这个表示生成简短的摘要。由于Transformer能够很好地处理长距离依赖关系,因此非常适合这类...
encoder和decoder结构都是基于Transformer模型。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...
而 Transformer 的核心就在于其 Encoder-Decoder 架构。本文将从零开始,逐步拆解这一模型架构,带你走进 Transformer 的世界。 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...
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,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将句子翻译成另一种语言、生成一个精确的摘要,还是写代码。
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...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
引入Attention 的 Encoder-Decoder 框架下,完成机器翻译任务的大致流程如下: Transformer 中的 Encoder-Decoder 我们知道,Transformer 中的 Attention 是 Self-Attention (自注意力机制),而且是 Multi-Head Attention (多头注意力机制)。 下图可以看到,Source 是由一系列 <Key, Value> 组成,此时给定 Target 中某个元素...