Encoder-Decoder模型是使用非常广泛的深度学习模型框架,与其说Encoder-Decoder是一种模型,不如称其为一种通用框架。因为Encoder和Decoder具体使用什么模型是根据任务而定义的。在自然语言处理研究中通常使用LSTM或者是GRU。 四、Attention模型 1.Encoder-Decoder模型的局限性 (1) 从第三节的第一部分的Encoder-Decoder模型...
编码器-解码器结构 有同时采用 encoder 和 decoder 结构的大语言模型, 即直接调整 transformer 结构的大语言模型 GLM 和 UL2 等系列模型。 GLM GLM,全名为 General Language Model,是由清华大学所开发的开源语言模型。其目的是为了在所有的 NLP 任务中都达到最佳表现。尽管其他模型之前有试图通过多任务学习以达到结...
非对称Encoder-Decoder模型结构 在模型结构的选择上,OpenBA尝试了三种设置:(1) 更深的decoder,(2) 更深的encoder,(3) 相同层数的encoder和decoder。 论文认为现有的大语言模型主要为decoder-only结构,以生成能力见长,而decoder的层数更深有助于模型生成能力的提升。 针这一点,本文做了一个验证试验,用UL2的训练目...
encoder input: [A, B, C, D, EOS] target: [E, F, G, H, EOS] decoder input: [BOS, E, F, G, H] 预测时: encoder input: [A, B, C, D, EOS] decoder input: [BOS]...
深度解析Transformer结构图 | 1.上图是Transformer的完整结构图 2.Transformer的结构图,拆解开来,主要分为图上4个部分,其中最重要的就是2和3Encoder-Decoder部分。 3.Transformer是一个基于Encoder-Decoder框架的模型,因此中间部分的 Transformer 可以分为两个部分:编码组件和解码组件。
第一种结构 [参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 RNN encoder-decoder 上图中Encoder和Decoder可以是一个RNN,但通常是其变种LSTM或者GRU。Encoder和Decoder具体介绍请见第三部分。