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 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。 这两个模块通常搭配使用,对于不同的任务类型可以选择不同的模块,一般分为三种: • 两者一起使用,encoder处理输入,decoder输出,常见任务是机器翻译 • encoder only,常用于分类/回归任务,比如文本分类 • decoder ...
从上面的图中我们可以看到Encoder-Decoder架构的模型有T5、GLM等,为了能够让更多的人看懂,我们就以清华大学的GLM为例来继续,GLM的全称基于自回归空白填充预训练框架(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling),这个框架的思路,结合BERT的思路,从输入文本中随机地空白出连续的跨度的token,并...
大语言模型(Large Language Model,LLM)是针对语言的大模型。 大模型后面跟的6B、13B等,这些一般指参数的个数,B是Billion/十亿的意思。 二、主流架构体系 大模型主要架构分为三种::prefix Decoder 系、causal Decoder 系、Encoder-Decoder。 1. prefix Decoder 系 注意力机制方式:输入双向注意力,输出单向注意力 ...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
BERT是双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的 模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。 从现在的大趋势来看,使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的 ELMo,到 OpenAI的fine...
苏州大学从头训练的双语非对称Encoder-Decoder模型OpenBA已正式开源! 主要亮点包括: 亮点一:此模型为中文开源社区贡献了一个有代表性的编码器解码器大语言模型,其训练过程(包括数据收集与清洗、模型构建与训练)已完全开源。 亮点二:数据方面,OpenBA所使用的数据均公开可获取,模型的能力产生更加透明。
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...
而对于BERT,它作为一个预训练模型,它使用固定的任务——language modeling来对整个模型的参数进行训练,这个language modeling的任务就是masked language model,所以它是一个用上下文去推测中心词[MASK]的任务,故和Encoder-Decoder架构无关,它的输入输出不是句子,其输入是这句话的上下文单词,输出是[MASK]的softmax后的...
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-...