今天我们就来全面拆解 Transformer 的 Encoder 与 Decoder 内部模块结构,并附上一个动手小测验:画出 Transformer 的完整流程图,帮助大家真正掌握这个强大的架构。 一、Transformer 总览 Transformer 的核心是:自注意力机制(Self-Attention)+ 前馈神经网络(Feed Forward Network),通过堆叠多层
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...
Transformer最初的应用就是机器翻译。通过Encoder将源语言句子编码成中间表示,然后Decoder根据这个表示生成目标语言句子。这种架构使得翻译质量大幅提升。 4.2 文本摘要 在文本摘要任务中,Encoder负责将长文本压缩成向量表示,而Decoder则根据这个表示生成简短的摘要。由于Transformer能够很好地处理长距离依赖关系,因此非常适合这类...
位置编码:由于Transformer没有循环结构,无法像RNN那样隐式地学习位置信息,因此需要通过位置编码(Positional Encoding)来显式地表示元素在序列中的位置。 Encoder与Decoder的改造:Transformer的Encoder和Decoder都采用了堆叠的自注意力层和全连接层,并通过注意力机制(Attention Mechanism)实现Encoder到Decoder的信息传递。 (注:...
encoder和decoder是如何传递信息的?(cross attention) 解码阶段 Decoder细节 Encoder结构 block是多层的一个表示,input的每个token都对应一个output的一个tokenself-attention的输出做残差连接后再继续做层归一化 残差连接(Residual Connection):output1 = self-attention(token_vector) + token_vector 层归一化(Layer ...
在原始 Transformer 中: Encoder 是全局双向注意力,没有掩码。 Decoder 的自注意力是单向掩码(保证生成序列的顺序性),而它对 Encoder 输出的注意力则没有掩码限制。 因此,原始 Transformer 的 Encoder 不是双向掩码,而是双向全局注意力;Decoder 则确实包含单向掩码机制。
理解Transformer模型中的Encoder和Decoder是掌握其工作原理的关键。我们可以通过以下几个方面来解释它们: Encoder Encoder的主要任务是将输入序列(通常是文本)转换为一组特征表示(也称为编码)。这些特征表示包含了输入序列的语义信息,供Decoder在生成输出序列时参考。 输入嵌入(Input Embedding):首先,输入的每个单词或符号通...
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义...
2.3 transformer中的使用 2.3.1transformer中decoder的组成 在transformer中decoder 也是由 6 个相同的层组成,每个层包含 3 个部分: Multi-Head Self-Attention Multi-Head Context-Attention Position-Wise Feed-Forward Network 2.3.2 transformer中encoder和decoder的区别 ...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...