2、Encoder-Decoder模型 然而,对于编码器-解码器模型来说,这就变得更加复杂了,因为我们需要处理编码器在看到 "未来 "句子时的 "作弊 "问题。因此,一项训练任务就是通过随机屏蔽输入句子或在输入句子中添加噪音来对序列进行去噪处理,这样编码器就无法通过看到所有答案来作弊,从而让解码器生成原始输入句子。 为了说明这...
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...
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...
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-decoder结构的模型做text-generation任务的数据准备,训练时:encoderinput:[A,B,C,D,EOS]target:[E,F,G,H,EOS]decoderinput:[BOS,E,F,G,H]预测时:encoderinput:[A,B,C,D,EOS]decoderinput:[BOS]
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。