在原始的 Transformer 模型中(例如在机器翻译任务中),Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同,但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释: 1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制 Encoder 的注意力机制: Transformer 的 Encoder 部分通常是全局双向的,每个词可...
现有的AI网络分为三类,encoder-decoder(标准的 Transformer),encoder(BERT),decoder-only(GPT),因此弄清楚这三种结构的划分依据是很重要的。 事实上,每个模型的结构选择都是根据其训练目标的特点: 对…
还真有-T5模型就是既有encoder又有decoder,其在判别式任务上的效果与Bert相当,但是在生成式任务上效果实际可能并没有同尺寸decoder-only模型好。 下面针对这三种类型:encoder-only,encoder-decoder和decoder-only的模型框架我们进行分析,看看它们之间到底有什么关系,每种结构又适合做什么任务。 从上图我们可以明显看出对...
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,这些任务通常被认为是序列到序列的任务。类似地,像 BERT 这样的纯 encoder 模型可以应用于通常与 encoder-decoder 或纯 decoder 模型相关的摘要任务。 随着时间的推移,三种主要...
BERT初始化encoderdecodermodel模型的架构应该怎么绘制 本文是参考文献[1]的阅读笔记。 Bert模型虽然很火,但是模型太大,要想更好的使用的话需要让模型变小。 最原始的知识蒸馏当然可以直接应用在Bert上,但是原始的方法是让student模型去学习teacher模型输出的概率分布。而作为一个深层模型,在中间层次上的信息也很丰富,...
在探索基于Transformer的大语言模型时,我们发现了三种主要的架构:Encoder-only Model、Encoder-Decoder Model和Decoder-only Model。它们的主要区别在于模型的输出是文本还是Embedding。后两者需要通过改变模型结构来适应不同的下游任务。今天,我们来深入探讨Encoder-only Model,特别是它的代表作——BERT。
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...
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,计算资源消耗大 五、结语 大语言模型的三大...
在机器翻译这个场景下,论文首先用CLM/MLM对MT的encoder和decoder进行预训练。其实这里就是用的多种语言的单语语料,输入词表是多语的,然后用CLM/MLM训练语言模型,并将其参数作为后续MT的encoder和decoder的初始参数,对decoder的初始化是只初始化其中与encoder相同的部分,即不初始化encoder-decoder-attention的部分。感觉...
在机器翻译中,LSTM Decoder从Encoder得到的语义向量开始,逐个生成目标语言的单词,形成翻译后的句子。 3. Transformer结构。 Encoder由多个多头注意力模块和前馈神经网络组成。多头注意力机制允许模型在不同的表示子空间中并行关注输入序列的不同部分,从而更好地捕捉全局依赖关系。在BERT模型中,其Encoder部分对输入文本进行...