Encoder-Decoder 注意力机制:这是 Decoder 对 Encoder 输出的注意力计算,用于将输入句子的表示结合到生成的输出句子中。此部分没有单向或双向的掩码限制,因为它可以对 Encoder 的所有输出进行注意力计算。 2. BERT 和 GPT 对 Transformer 的改造 BERT仅使用 Encoder,并增加了双向掩码(Masked Language Model, MLM)策...
除了我们所看到的结合了 encoder 和 decoder 的Transformer 架构之外,BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformers)和 T5(Text-To-Text Transfer Transformer)模型也属于此类。 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...
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...
后面发现它是在decoder端多加了一个token来表示dercoder端输入的语言类型. 下面这代码段的输出和上面的一样的. from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBart50TokenizerFast model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt") tokenizer = MBart50Tok...
以下是 Encoder-Decoder 架构的核心应用领域及典型示例,涵盖自然语言处理(NLP)、语音、图像等多模态场景,并附技术实现细节和实际案例:一、模型架构基础核心结构:Encoder:将输入序列(文本/语音/图像)编码为上下文向量(Context Vector) 常用技术:RNN/LSTM/GRU、CNN、Transformer Decoder:基于上下文向量逐步生成输出序列 常用...
Transformer-based Encoder-Decoder Models !pip install transformers==4.2.1 !pip install sentencepiece==0.1.95 Thetransformer-basedencoder-decoder model was introduced by Vaswani et al. in the famousAttention is all you need paperand is today thede-factostandard encoder-decoder architecture in natural...
Transformers are a type of encoder-decoder model that has become popular in recent years. They are based on the attention mechanism and do not use RNNs. This makes them more efficient to train and can lead to better performance. Python Code for Encoder-Decoder Model ...
transformer-model deep-learning encoder-decoder pytorch huggingface-transformers ls_*_*rep lucky-day 5推荐指数 1解决办法 3545查看次数 seq2seq 中的 TimeDistributed(Dense) 与 Dense 鉴于下面的代码 encoder_inputs = Input(shape=(16, 70)) encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True) encoder_...
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...
解码器LengthFieldBasedFrameDecoder, 从名字上可以猜测出来, 它是基于长度的解码器.LengthFieldBasedFrame...