个人学习使用, 侵权删 LLM的3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode
3. 为什么采用Decoder-only架构? 为什么采用Decoder-only架构?主要原因:参数效率更高:只需要一个组件而不是完整的Encoder-Decoder自回归生成更自然:更符合人类语言生成的顺序训练更简单:不需要处理复杂的编码器-解码器注意力# Decoder-only架构的核心实现class DecoderOnly(nn.Module): def __init__(self): self.se...
encode和decode的区别_encoder和decoder 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 从英文意思上看,encode和decode分别指编码和解码。在python中,Unicode类型是作为编码的基础类型,即: decode encode str ———> str(Unicode) ———> str 1 2 >>> u = ‘中文’ # 指定字符串类型对象u...
encode方法是继承MessageToByteEncoder唯一需要重写的方法,可见其简单程度。也是因为Encoder相比于Decoder更为简单,在这里也不多做赘述,直接上代码: publicclassShortToByteEncoderextendsMessageToByteEncoder<Short> {//1@Overridepublicvoidencode(ChannelHandlerContext ctx, Short msg, ByteBuf out)throwsException { ...
public void encode(ChannelHandlerContext ctx, Short msg, ByteBuf out) throws Exception { out.writeShort(msg); //2 } } Decoder 和Encoder一样,decoder就是在服务端收到数据的时候,将字节流转换为实体对象Message。但是和Encoder的处理逻辑不一样,数据传到服务端有可能不是一次请求就能完成的,中间可能...
("%252B >>>"+URLEncoder.encode("%252B"));System.out.println("%252F >>>"+URLEncoder.encode("%252F"));System.out.println("---特殊符号解码---");System.out.println("+ >>>"+URLDecoder.decode("+"));System.out.println("/ >>>"+URLDecoder.decode("/"));System.out.println("空...
'decoder_h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_input])) } biases = { 'encoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])), 'encoder_b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])), 'decoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])), ...
The fastest smallest Javascript polyfill for encodeInto of TextEncoder, encode of TextEncoder, and decode of TextDecoder for UTF-8 only. - anonyco/FastestSmallestTextEncoderDecoder
总的来说,encoder-only类型的更擅长做分类;encoder-decoder类型的擅长输出强烈依赖输入的,比如翻译和文本总结,而其他类型的就用decoder-only,如各种Q&A。虽然encoder-only没有decoder-only类型的流行,但也经常用于模型预训练 Encoder-only架构的LLMs更擅长对文本内容进行分析、分类,包括情感分析,命名实体识别。这里以Bert...
# Decoder-only 网络用于文本生成任务 input_text = "Once upon a time" input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1) print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) 运行输出如下: 总结 ...