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...
在原始的 Transformer 模型中(例如在机器翻译任务中),Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同,但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释: 1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制 Encoder 的注意力机制: Transformer 的 Encoder 部分通常是全局双向的,每个词可...
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...
六、变体与应用:架构的无限可能 虽然原始Transformer采用对称的Encoder-Decoder结构,但后续发展出多种变体: Encoder-only(如BERT):适合文本理解任务 Decoder-only(如GPT):专攻文本生成任务 Prefix-LM:混合架构兼顾理解与生成 典型应用场景: 机器翻译:Google的Transformer模型支持100+语言互译 文本摘要:新闻自动生成要点 代...
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...
6、seq2seq - Transformer-Encoder、Transformer-Decoder Attention - 注意力机制 seq2seq是 Sequence to Sequence 的简写,seq2seq模型的核心就是编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成的 通过在seq2seq结构中加入Attention机制,是seq2seq的性能大大提升,先在seq2seq被广泛的用于机器翻译、对话生成、人体姿态序列生成...
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...
在人工智能与自然语言处理的广阔天地里,Encoder-Decoder、Seq2Seq以及Transformer等模型犹如璀璨星辰,引领着技术发展的潮流。这些模型不仅深刻改变了我们处理序列数据的方式,还推动了机器翻译、文本摘要、对话系统等领域的飞速发展。本文将带你一窥这些模型之间的内在联系与进化轨迹。 Encoder-Decoder架构:基础中的基础 Encode...
在深度学习和自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型以其卓越的性能和广泛的应用而著称。不同于传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer完全基于自注意力(Self-Attention)机制,通过Encoder和Decoder两个核心组件实现了对序列数据的高效处理。本文将详细探讨Transformer中Encoder与Decoder在训练和推理过程中的...
大语言模型(5)–Transformer: Encoder 如果直接从输入层往上看transformer的结构或许会比较复杂,可以先把Transformer结构的左右两边分别看成一个整体,左边的模块我们称为编码器encoder,右边称为解码器decoder。 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。