前言 问题:尽管Encoder-Decoder结构听起来更复杂,能做更多的事情,但许多流行的模型(如 GPT)都只使用Decoder-Only结构,这样是否更好呢? 1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I...
Encoder-Decoder模型结合了上述两种模型的特点,通常用于将输入数据转换为新的输出格式的任务,如机器翻译(将一种语言的文本转换为另一种语言)。 在这种架构中,Encoder部分首先将输入编码成一个中间表示,然后Decoder部分基于这个表示生成输出。 代表模型:Transformer模型是Encoder-Decoder架构的典范,其性能在多个NLP任务上都达...
decoder-only有个值得说的特点是推理可以使用KV-cache技术,原因是casual attention mask可以让历史不可改变,只需要把past的attention矩阵存下来,新来token只需要计算新的一行,列直接填充-inf即可。(当然这个也带了灾难性的低计算访存比,增加了部署加速难度) decoder-only attention mask GPT从3.5开始才真正的大放异彩,...
该研究团队近年来一直致力于语音解码的研究,与Facebook等在这一领域有密切合作,相信不久还会有新的成果,值得期待。 原文:Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework
Encoder还保留数据块末尾的尾随字符,并在下一编码操作中使用尾随字符。 例如,数据块可能以不匹配的高代理项结束,并且匹配的低代理项可能位于下一个数据块中。 因此, GetDecoder 和GetEncoder 对于网络传输和文件操作非常有用,因为这些操作经常处理数据块而不是完整的数据流。
需要D3D12DDI_VIDEO_ENCODER_SUPPORT_FLAG_RATE_CONTROL_EXTENSION1_SUPPORT和D3D12DDI_VIDEO_ENCODER_SUPPORT_FLAG_RATE_CONTROL_QUALITY_VS_SPEED_AVAILABLE。 启用后,指示在速率控制结构中使用QualityVsSpeed。 言论 启用D3D12DDI_VIDEO_ENCODER_RATE_CONTROL_FLAG_0096_ENABLE_EXTENSION1_SUPPORT...
Encoder也會在數據區塊結尾保留尾端的字元,並在下一個編碼作業中使用尾端字元。 例如,數據區塊的結尾可能是不相符的高 Surrogate,而相符的低 Surrogate 可能位於下一個數據區塊中。 因此, GetDecoder 和GetEncoder 對於網路傳輸和檔案作業很有用,因為這些作業通常會處理數據區塊,而不是完整的數據流。
Our 330M parameter model outperforms decoder-only baselines (given same training data & FLOPs): SQuAD 2.0: 0.69/0.94 vs 0.57/0.90 IELTS: 0.32/0.46 vs 0.31/0.40 CodeXGLUE: 0.93/0.74 vs 0.93/0.63 XSum: 0.27/0.20 vs 0.24/0.19 We also show that results continue as we scale the models up ...
Autoencoders discover latent variables by passing input data through a “bottleneck” before it reaches the decoder. This forces the encoder to learn to extract and pass through only the information most conducive to accurately reconstructing the original input. ...
( image_size = 256, patch_size = 32, num_classes = 1000, dim = 1024, depth = 6, heads = 8, mlp_dim = 2048 ) mae = MAE( encoder = v, masking_ratio = 0.75, # the paper recommended 75% masked patches decoder_dim = 512, # paper showed good results with just 512 decoder_...