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,...
MSDN Decoder >>> https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.text.decoder%28v=vs.110%29.aspx
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...
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。 注意 當應用程式使用數據流完成時,應該在適當的方法呼叫中將 參數true設定flush為,以確定狀態資訊已排清。 如果發生例外狀況,或應用程式切換數據流,則應該呼叫 Reset 以清除對象的內部狀態 Encoder...
Codec is short for “coder-decoder,” and it encodes a video for storage and decodes for broadcast. Often, the term “encoder” is used to describe hardware or software codec. Transcoding and encoding are often misused interchangeably. Rather than converting the format of a video,video transcod...
It is shown that treating encoders as a between-subjects factor and decoders as a within-subjects factor can yield tests of significance that differ markedly from those obtained from analyses regarding decoders as a between-subjects factor and encoders as a within-subjects factor. Although these...
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。
6层decoder，而embedding在encoder、decoder之前都会做一次，目的是将词转化为向量，也即word2vec，有许多...
在深度学习和自然语言处理(NLP)领域,模型架构可以大致分为三种类型:Encoder-only、Decoder-only 和 Encoder-Decoder。这些架构各有其特点、优势和应用场景。以下是对这三种模型的比较和当前的趋势分析: 1. Encoder-only 模型 特点与应用: Encoder-only 模型主要用于理解和处理输入数据,通常用于分类任务、实体识别、情感...
Codec is short for “coder-decoder,” and it encodes a video for storage and decodes for broadcast. Often, the term “encoder” is used to describe hardware or software codec. Transcoding and encoding are often misused interchangeably. Rather than converting the format of a video,video transcod...