通过prompt,decoder-only模型会更倾向于做prompt任务,所以生成的内容会以prompt为前提进行生成,从而让生成式模型也可以做判别任务。 模型的尺寸 这里肯定还有读者会问,decoder-only模型之前在效果上是比不过encoder模型的,如果从以上两个条件看,似乎不能够解释为什么decoder-only模型比encoder好。这里就要提到了模型的尺寸问...
The goal of the blog post is to give anin-detailexplanation ofhowthe transformer-based encoder-decoder architecture modelssequence-to-sequenceproblems. We will focus on the mathematical model defined by the architecture and how the model can be used in inference. Along the way, we will give so...
Encoder-DecoderLong Short-Term Memory Networks(编码器-解码器长期短期记忆网络) https://machinelearningmastery.com/encoder-decoder-long-short-term-memory-networks/ 编码器和解码器子模型都是共同训练的,也就是说同时进行训练。 这在传统意义上是一个很大的壮举,挑战自然语言问题需要开发单独的模型,这些模型后来...
Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
自回归模型（auto-regressive models）。这类模型的预训练一般围绕着预测句子中的下一个词展开。Decoder ...
This is the sequential Encoder-Decoder implementation of Neural Machine Translation using Keras natural-language-processingdeep-neural-networkslstmneural-machine-translationkeras-modelsencoder-decoder-modelnmt-model UpdatedAug 5, 2018 Python Explore diverse computer vision projects using Transfer Learning(TL),...
Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
这个偏置编码器是由一个多层的LSTM网络组成,hiz是将Zi中子词对应的embedding序列送到偏置编码器中,并用LSTM的最后状态作为整个短语的输出特征。我们然后用一个额外的attention去对hz进行计算,利用下面的公式,在输入到decoder中时,Ct = [Ctx;Ctz]。其他部分都与传统的LAS模型一样。
语音识别也有很强的序列特征,比较适合 Encoder-Decoder 模型。 Google 发表的使用Seq2Seq做语音识别的论文《A Comparison of Sequence-to-Sequence Models for Speech Recognition》 图像描述生成(图片 - 文本) 通俗的讲就是「看图说话」,机器提取图片特征,然后用文字表达出来。这个应用是计算机视觉和 NLP 的结合。
Encoder-decoder models (also called sequence-to-sequence models) use both parts of the Transformer architecture. At each stage, the attention layers of the encoder can access all the words in the initial sentence, whereas the attention layers of the decoder can only access the words positioned ...