Decoder Block中有2个注意力层的作用: 多头self-attention层是为了拟合Decoder端自身的信息, 而Encoder-Decoder attention层是为了整合Encoder和Decoder的信息. 3.2 Add & Norm模块 Add & Norm模块接在每一个Encoder Block和Decoder Block中的每一个子层的后面. 具体来说Add表
Encoder的主要任务是处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码),这些内部表示将捕获输入序列中的关键信息。Decoder则负责接收这些内部表示,并生成一个输出序列。输出序列可以是与输入序列相同或不同的类型,这取决于具体的应用场景。 二、Self-Attention的作用 Self-Attention,即自注意力机制,是Transformer模型中的...
1. 定义与作用 Decoder,即解码器,是LLM中负责生成输出文本的部分。其主要任务是根据Encoder生成的嵌入向量和已生成的文本序列,逐步生成新的文本序列。Decoder的设计初衷是为了实现文本生成任务,如机器翻译、文本摘要、对话生成等。 2. 工作原理 Decoder同样使用Transformer结构中的自注意力机制,但与之不同的是,Decoder还...
Decoder Masked Attention:用上三角 Mask 保证自回归生成,防止信息泄露 4. Encoder-Decoder Attention 作用:让 Decoder 能"读"到 Encoder 的输出,做条件生成 本质:Query 来自 Decoder,Key/Value 来自 Encoder 八、配套流程图与交互式可视化代码(Streamlit Demo) 1. 结构流程图建议 建议动手画一遍 Transformer 的流程...
2. 解码器的作用： 信息转换：解码器利用编码器提炼出的信息，将其转换成所需的形式。例如，在机器翻译任务中，解码器将源语言的句子翻译成目标语言。 输出生成：解码器根据提炼出的向量信息，逐步生成输出序列。这一过程需要确保生成的输出序列在语义上连贯且符合目标语言的语法规则。3. encoder–decoder...
Encoder(编码器)的作用是将原始数据转换为特定的格式或编码,而Decoder(解码器)则将经过编码的数据恢复成原始数据。 Encoder的工作原理可以简单描述为将输入的数据转换成特定的编码形式,其中包含对数据进行压缩、转换格式、添加纠错码等操作。具体的编码方式根据不同的应用场景和需求而定,常见的编码方式有ASCII码、UTF-8...
urlEncoder和urlDecoder的作用和使用 1.URLEncoder.encode(String s, String enc) 使用指定的编码机制将字符串转换为 application/x-www-form-urlencoded 格式 URLDecoder.decode(String s, String enc) 使用指定的编码机制对 application/x-www-form-urlencoded 字符串解码。
大型模型的encoder-decoder机制是当前深度学习领域中的研究热点之一,它在自然语言处理、机器翻译、语音识别等任务中起着至关重要的作用。随着计算资源的不断提升和深度学习技术的不断发展,大型模型必将在未来取得更加广泛和深远的应用。我们也需要更多的研究和实践来挖掘大型模型的潜力,为人工智能技术的发展做出更大的贡献...
EncoderDecoder结构在对话机器人、自然语言翻译等任务中起关键作用。这类任务需将序列映射为序列，且在非线性滤波场景中同样适用。结构分为两部分：Encoder理解输入语句并编码为向量c，Decoder将此向量转化为输出语句。编码器输出通常作为解码器的初始状态。值得注意的是，解码器需在上一时刻输出的基础上循环...