Decoder 的自注意力是单向掩码(保证生成序列的顺序性),而它对 Encoder 输出的注意力则没有掩码限制。 因此,原始 Transformer 的 Encoder 不是双向掩码,而是双向全局注意力;Decoder 则确实包含单向掩码机制。 BERT 和 GPT 之间的区别以及双向和单向掩码策略 关于Transformer 以及 BERT 和 GPT 之间的区别以及双向和单向...
Encoder-Decoder架构也被称为Seq2Seq,就是序列到序列,常见的模型有BART、T5、盘古大模型等,多用与对话、翻译等任务。 Encoder对应的掩码矩阵(Mask Matri)如下: 000000000 因为需要关注输入的词和输出的词之间的关系,所以不需要进行掩码。 对应的注意力计算方法为 Z=Softmax(QKTd+M)⋅V 其中Q来自Decoder,K、...
Encoder-Decoder架构通常用于处理一些需要在输入和输出间建立精确映射的任务,比如机器翻译、文本摘要等。在这些任务中,理解输入的精确内容并据此生成特定的输出是非常重要的。而基于这种架构训练出来的模型,一般只能应用于某种特定的任务,比如一个专为机器翻译训练的Encoder-Decoder模型可能不适合直接用于文本摘要或其他类型的...
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…
对于自然语言理解任务，以Encoder为主的结构更合适；而对于自然语言生成任务，则考虑以Decoder为主的结构...
encoder decoder架构是什么时候提出的 encode 和decode,暂时还不太清楚encode叫编码,通俗点就是编成我们看不懂的码,比如我们使用的utf-8来编码的,一个字符串“hello”,我们写在磁盘文件中,并不是我们想象中的这种:磁盘里存的是“hello”字符串,而是经过一层编码操作
大模型入门到精通:Transformer网络架构剖析之编码器(Encoder)和解码(Decoder),看这一篇就够了!,几乎所有主流的大模型都是基于Transformer网络架构构建的,Transformer的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么Transformer就可以类比人类大脑中的神经网络结
在这种情况下，Encoder用于捕获输入序列的信息，而Decoder则负责生成与输入序列相关的输出序列。在这种结构...
1.Encoder-Decoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器（Decoder），并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出，逐步生成目标序列的预测结果。 2.Only-Encoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文...