这个Context Vector是输入序列中各个词根据当前Decoder隐藏状态重新加权得到的表示。这个Vector包含了输入序列中重要信息的加权表示,用于指导Decoder生成当前时刻的输出。 计算Context Vector 三、Transformer工作原理 Transformer:通常 Attention 会与传统的模型配合起来使用,但 Google 的一篇论文《 Attention Is All You Need ...
Decoder-only 现在最热门就是这个架构了,解码器结构,当家的应该也是目前整个大模型领域的领头羊:GPT,作为大模型领域当之无愧的领头羊,很多人对他的原理应该都了解一点,在这里我们就挑重点了,毕竟我们的终极目的是为了探讨他们是不是智能的,写到现在我都有点忘记这个终极目的了,快变成一篇技术科普了,当然也是要让...
因为decoder-only结构模型在没有任何微调数据的情况下,zero-shot的表现能力最好;而encoder decoder则需要在一定量的标注数据上做multitask-finetuning才能够激发最佳性能。 目前的Large LM的训练范式还是在大规模语料上做自监督学习,很显然zero-shot性能更好的 decoder-only架构才能更好的利用这些无标注的数据。 大模型...
一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机器翻译等。Decoder-Only架构的代表模型包括GPT系列、LLaMA、OPT和BLOOM等。 1.2 工作原理 Decoder-Only架构通过解码器直接处理输入,并基于先前的输...
大型模型是指参数量较大、层数较深的深度学习模型。与传统的浅层模型相比,大型模型在语义理解、表示学习等方面具有更好的表现。在自然语言处理领域,大型模型的出现极大地推动了任务的发展,并在许多应用中取得了突出表现。 二、encoder-decoder结构 1. encoder部分 在encoder-decoder结构中,encoder负责将输入序列转化为一...
Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列(sequence),机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。 RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部分是编码器(encodeer),右边紫色部分是解码器(decodeer)。
接下来我们利用Tensorflow实现一个基于Encoder-Decoder架构的机器翻译模型,并对代码进行简要分析。 代码分为两个大的部分,train过程和predict过程,train过程代表训练过程,predict过程代表预测过程。本文将介绍train过程,predict过程类似。 Train过程根据Encoder-Decoder结构又分为两部分,Encoder部分和Decoder部分。
总结起来说,基础的Seq2Seq主要包括Encoder,Decoder,以及连接两者的固定大小的State Vector。 实战代码 下面我们就将利用TensorFlow来构建一个基础的Seq2Seq模型,通过向我们的模型输入一个单词(字母序列),例如hello,模型将按照字母顺序排序输出,即输出ehllo。