Encoder-Decoder模型预训练 通过对Encoder-Decoder模型进行预训练能够有效的提高模型的训练效果。 seq2seq模型在数据集比较小的情况下,容易过拟合,在《Unsupervised Pretraining for Sequence to Sequence Learning》一文中提出了使用非监督的预训练来提升seq2seq模型的训练效果。该方法主要是通过两个语言模型对en... ...
输入处理:Decoder的输入包括两部分:一是Encoder的输出(即整个输入序列的编码),二是Decoder自身的输入(通常是目标序列的已生成部分,在训练初期可以是目标序列的左移版本,即包含起始符和已知的目标词)。 掩码自注意力(Masked Self-Attention):与Encoder的自注意力不同,Decoder的自注意力机制需要加上一个掩码(Mask),以...
使用预训练的 Enocder-Decoder,比只使用预训练的 Encoder,可以提高 1.4mAP,0.9CoLoc 和 Acc,其中 CoLoc 是定位精度,Acc 是分类精度,为了排除Decoder引入的计算量对实验的影响,我们增加了一个对照实验,预训练的 Encoder + 随机初始化的 Decoder,也能提升性能,但提升幅度远小于预训练的 Encoder-Decoder,尤其是在 CoL...
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...
使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译 使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译 打包填充序列、掩码和推理 卷积Seq2Seq Transformer 2. 使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译 现在我们已经涵盖了基本的工作流程,这节教程将重点关注改进我们的结果。基于我们从前一个教程中获得的PyTorch和TorchText的...
这个公式依赖于encoder的状态向量hx,decoder的隐藏层状态dt,以及建模为上下文向量的Ct, Ct是用一个attention gate去聚合decoder状态和encoder的输出。 在标准的上下文LAS模型中,我们假设已经提前知道了一系列的单词级偏移短语。并把他们编译成了一个WFST。这个单词级的WFST G可以由一个speller FST S组成。S可以把一串gr...
pan古NLP大模型是业界首先用2000亿参数中文预训练模型,使用Encoder-Decoder架构并采用大模型小样本调优方式,被称为接近人类中文理解能力的AⅠ大模型。而pan古CV大模型拥有30亿参数,10亿级图像,21年全球大视觉(CV)预训练模型。并且华为的鲲鹏服务器实现了数据提高计算,昇腾服务器则提供了底层算力支持。强 ...
然后关注计算损失所需要的预测结果如何得到(模型细节),通过cnn和位置编码concat然后flatten transformer的encoder需要序列输出且能建立长距离依赖。DETR除了如何去掉nms针对同物体多框预测输出的匈牙利匹配算法外,就是transformer的decoder输出序列,经过分类器得到类别和bboxes,其中transformer输入不作自回归(queries),输入序列输...
太长不看,一句话总结就是,将 MAE 预训练好的 Encoder-Decoder 整体迁移到目标检测中,比只迁移 Encoder 的方案性能↑,泛化性↑。 Motivation 在做目标检测等下游任务的时候,往往是把在 ImageNet 上预训练的 Backbone 迁移过去,对于检测头来说,都是随机初始化的,这是因为在 ImageNet 是进行预训练的时候,不管是基...
太长不看,一句话总结就是,将 MAE 预训练好的 Encoder-Decoder 整体迁移到目标检测中,比只迁移 Encoder 的方案性能↑,泛化性↑。 Motivation 在做目标检测等下游任务的时候,往往是把在 ImageNet 上预训练的 Backbone 迁移过去,对于检测头来说,都是随机初始化的,这是因为在 ImageNet 是进行预训练的时候,不管是基...