在Encoder中,所有的词一起输入一起计算;在Decoder中像RNN一样一个一个词输入,将已经出现的词计算得到的Q与Encoder计算得到的K,V进行计算,经过了全部Decoder层再经过FC+Softmax得到结果之后再把结果当做Decoder的输入再走一遍整个流程直到得到END标签。 Transformer既有Encoder又有Decoder,主要因为一开始处理的是翻译任务...
BERT仅使用 Encoder,并增加了双向掩码(Masked Language Model, MLM)策略,让模型在训练中随机掩盖一些词,这样 Encoder 通过所有词的上下文来预测被掩盖的词。 GPT仅使用 Decoder,并保留了单向掩码策略,使每个位置只能关注前面的词,适合生成任务。 总结 在原始 Transformer 中: Encoder 是全局双向注意力,没有掩码。 Dec...
Encoder-Decoder 模型(seq2seq、集束搜索、贪心搜索)简记 seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列(sequence),机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。 RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部...
The rise of decoder-only Transformer models written byShraddha Goled Apart from the various interesting features of this model, one feature that catches the attention is its decoder-only architecture. In fact, not just PaLM, some of the most popular and widely used language models are decoder-...
Decoder为主： 当任务主要关注生成新的输出序列时，可以选择以Decoder为主的模型。例如，在语言建模任务中...
如果直接从输入层往上看transformer的结构或许会比较复杂,可以先把Transformer结构的左右两边分别看成一个整体,左边的模块我们称为编码器encoder,右边称为解码器decoder。 Encoder & Decoder encoder负责处理来自输入层的序列,提取序列中的语义特征,而decoder负责生成输出。
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decoder部分是以encoder生成的hidden state vector作为输入“解码”出目标文本序列,本质上是一个语言模型,最常见的是用Recurrent Neural Network Language Model(RNNLM),只要涉及到RNN就会有训练的问题,也就需要用LSTM、GRU和一些高级的model来代替。目标序列的生成和LM做句子生成的过程类似,只是说计算条件概率时需要考虑en...
Spoken language understanding Encoder-decoder modelAttention mechanismLabel dependency Attention windowSlot filling task, which aims to predict the semantic slot labels for each specific word in word sequence, is one of the main tasks in Spoken Language Understanding (SLU). In this paper, we propose...
encoder-decoder一般在encoder部分采用双向语言模型在decoder部分采用单向LM，而decoder-only一般采用单向LM。