最初这种encoder-decoder结构其实是用作翻译任务的结构,其中encoder负责编码输入,decoder负责解码输出。其大概结构如下图所示。 因为Encoder模块和Decoder模块都是Transformer结果,所以,整个模型结构图如下 实际上,Transformer结构的成功从当时看直接霸榜了各个公共数据集的leaderboard,自然语言模型从lstm的时
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...
Transformer(nn.Module): def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model, num_layers, num_heads, d_ff, dropout=0.1): super(Transformer, self).__init__() self.encoder = Encoder(src_vocab_size, d_model, num_layers, num_heads, d_ff, dropout) self.decoder = Decoder(...
答案就藏在它的Encoder-Decoder架构中。 一、Transformer概览 Transformer模型由两大部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入数据(如一句话)转换成一种中间表示(通常称为embeddings),而Decoder则根据这种中间表示生成目标输出(如另一语言的句子)。这种架构使得Transformer能够处理序列到序列(...
在Transformer模型中,Encoder与Decoder的堆叠是实现模型深度的关键。堆叠机制通过多层的自注意力机制与前馈网络,逐步提取输入数据的高层次特征。 1.1 Encoder堆叠实现 Encoder堆叠的实现通过定义一个Encoder类完成。以下是实现代码示例: classEncoder(tf.keras.layers.Layer):def__init__(self,num_layers,d_model,num_hea...
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...
这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。 自注意力机制:
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...
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...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。