Encoder-Decoder 架构 Encoder-Decoder架构是一种强大的神经网络模型,主要用于处理序列到序列(Sequence to Sequence, Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。它在Encoder-only架构的基础上引入了Decoder组件,形成了一个完整的编码-解码系统。 架构组成 该架构主要包含两个核心部分: 1.编码器(E
其中,T5(Text-to-Text Transfer Transformer)和LLaMA3(假设的进阶版LLaMA,实际可能指LLaMA的后续发展或类似模型)作为两种代表性的语言模型架构,各自具备独特的优势和特点。同时,Transformer作为这些模型的核心,其内部的Encoder与Decoder也扮演着至关重要的角色。此外,交叉注意力机制在大模型中的应用更是为模型性能的提升带...
Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成,它们在处理NLP任务时发挥着不同的作用。 Encoder 功能: 输入序列编码:将输入序列中的每个位置的词嵌入向量作为初始输入,通过多层的自注意力机制和全连接层,将每个位置的信息编码成一个定长的隐藏向量表示。 信息编码:Encoder的输出包含了输入序列的丰富信息,这些信息将被送入...
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...
Encoder-Decoder:适合序列到序列的转换任务,如机器翻译和摘要生成。Encoder 提取源序列信息,Decoder 利用这些信息生成目标序列。典型模型:T5、BART、原始 Transformer。 选择不同的架构,取决于任务的特性和模型所需的上下文处理方式。这三种架构为 Transformer 模型在各种 NLP 任务中的应用提供了灵活性。发布...
尽管使用单个 encoder 或 decoder 堆栈构建模型已变得很常见,但 Transformer 架构有多种 encoder-decoder 变体,它们在 NLU 和 NLG 领域都有新颖的应用: 1. T5 T5 模型通过将所有 NLU 和 NLG 任务转换为文本到文本任务来统一它们。所有任务都被构建为序列到序列的任务,其中采用 encoder-decoder 架构是很自然的。例...
大模型架构之争：Transformer的Encoder与Decoder之差异解析 Transformer架构的崛起，已经超越了CNN、RNN、LSTM和GRU的传统界限，引发了深度学习领域的广泛关注。如今，LLM领域正围绕encoder-only、encoder-decoder与decoder-only三种设计展开激烈的讨论。BERT曾引领encoder-only的热潮，然而，T5和GPT系列，特别是GPT...
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...
SpeechT5 包含一个编码器 - 解码器骨干网络和特定于模态的 pre-post 网络。 使用 pre-nets,输入语音/文本被嵌入到共享向量空间中,encoderdecoder 骨干网络对序列到序列的转换进行建模,模型特定的 post-nets 从中生成语音/文本输出。 SpeechT5 是通过利用大规模未标记文本和语音语料库的去噪序列到序列方法进行预训练的...
由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三条技术路线。Encoder-Only:以 谷歌 的BERT为代表。Encoder-Decoder:以 Meta 的BART、 谷歌 的T5、清华大学的GLM为代表。Decoder-Only:以OpenAI的GPT、 谷歌 的Bard、 Meta 的LLaMA、DeepMind的Chinchilla、Anthropic的Cl