说了这么多,大家可能觉得说,这个就是很简单呢,使用了Transformer的编码器就是Encoder-only、解码器就是Decoder-only,其实从这结构的区分也可以看出来,本身就是这样的,我们学习这个的目的是一方面能够对不同结构的原理能够有一个简单的认知,最起码了解一下他们之间从结构上的区别和实现方式,我们后续会用到...
Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder三种架构各有千秋,它们在设计上各有侧重,适用于不同的任务和场景。在选择合适的架构时,需要根据具体任务的需求和限制进行综合考虑。无论是生成任务还是理解任务,亦或是复杂的序列转换任务,这三种架构都能提供有效的解决方案。希望本文能够帮助读者更好地理解这三种架构的基本...
Encoder-Only 架构适用于文本分类和情感分析等任务,其前景主要取决于其在这些任务中的性能和准确性。Decoder-Only 架构适用于文本生成和机器翻译等任务,其前景主要取决于其生成文本的质量和多样性。Encoder-Decoder 架构适用于机器翻译和对话生成等任务,其前景主要取决于其在这些任务中的性能和准确性。 总的来说,这三种...
GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列模型是最典型的 Decoder-only 网络的例子,今天来梳理下Decoder-only 网络和Encoder-Decoder(编码器-解码器)架构之间的区别,并澄清它们各自适用的任务。 编码器-…
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 like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...
1.Encoder-Decoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器（Decoder），并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出，逐步生成目标序列的预测结果。 2.Only-Encoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文...
LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encoder-decoder 个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
与Decoder-Only架构不同,Encoder-Only架构专注于理解和分析输入的信息,而不是创造新的内容。这一架构的代表模型包括BERT、RoBERTa和ALBERT等。它们通过编码器对输入文本进行编码,提取其特征和语义信息,然后将这些信息用于后续的处理任务。 Encoder-Only架构在理解和分类任务中表现出色,如文本分类、情感分析、信息抽取和问答...