架构类型典型模型适用任务优点缺点 Decoder-Only GPT系列 文本生成、机器翻译 生成能力强,擅长创造性写作 无法直接处理输入编码 Encoder-Only BERT系列 文本分类、情感分析 语义理解能力强,处理速度快 无法生成输出序列 Encoder-Decoder T5、盘古NLP 机器翻译、对话生成 能处理输入输出不一致的任务 模型复杂度高,计算资源...
优点: 模型简单,易于实现和理解。 由于其自回归的特性,适合生成长文本序列,如文本摘要、故事生成等。 缺点: 在生成每个词时不能利用未来的信息,这可能限制了文本生成的连贯性和准确性。 对于需要同时考虑前后文的任务,可能不如前缀模型或编码器-解码器模型有效。 3. Encoder-Decoder模型 Encoder-Decoder模型由两个...
大模型使用decoder-only架构除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上因为Encoder的双向注意力会存在低秩的问题,这可能会削弱模型的表达能力。就生成任务而言,引入双向注意力并无实质的好处。 而Encoder-decoder模型架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概是因为它多了一倍参数。所 以在同等参数量、同等推理成本下,De...
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...
Encoder-Decoder的缺点:输入过长会损失信息 Encoder-Decoder 就是类似的问题:当输入信息太长时,会丢失掉一些信息。 Attention 解决信息丢失问题 Attention 机制就是为了解决「信息过长,信息丢失」的问题。 Attention模型的特点是 Eecoder 不再将整个输入序列编码为固定长度的「中间向量 C」 ,而是编码成一个向量的序列...
使用encoder-decoder模型的原因在于其强大的灵活性与适应性。这类模型尤其适用于那些输入与输出可以以固定维度向量合理编码的问题。例如在自然语言处理领域，文本翻译、文本摘要、情感分析等任务。在这些任务中，文本数据通常以序列形式存在，而encoder-decoder模型能够将输入序列编码为固定维度的表示，随后解码器...
Encoder-Decoder 架构的核心思想是利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息,并将编码结果传递给解码器。然后,解码器根据编码结果生成相应的输出序列。这种架构的优点是能够更好地处理输入序列和输出序列之间的关系,从而提高机器翻译和对话生成等任务的准确性。缺点是模型复杂度较高,训练时间和计算资源消耗较大...
首先，让我们从模型的视角来区分：encoder，就像一个魔术师，它将信息的宝藏转化为编码的密语，或者说是特征的提炼者。它的任务是通过对输入数据进行复杂的处理，提取出关键特征，这些特征就如同数据的浓缩精华，为后续的分析和任务执行做好准备。然后是decoder，它就像一个解码器，专门负责解读这些编码的...
encoder-decoder模型虽然非常经典,但是局限性也非常大。最大的局限性就在于编码和解码之间的唯一联系就是一个固定长度的语义向量C。也就是说,编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量中去。但是这样做有两个弊端,一是语义向量无法完全表示整个序列的信息,还有就是先输入的内容携带的信息会被后输入的信息稀...
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...