例如,对于文本分类问题,这意味着文本用作encoder 输入,并且 decoder 必须将标签生成为普通文本而不是类别。T5 架构采用原有的 Transformer 架构。使用大型爬网 C4 数据集,通过将所有这些任务转换为文本到文本任务,使用 MLM 以及 SuperGLUE 任务对模型进行预训练。11B 模型在多个基准测试中产生了领先的结果。 2. BART ...
Transformer架构的优雅之处在于其模块化设计:通过堆叠相同的结构层,配合注意力机制实现强大的语义理解与生成能力。就像人类大脑中不同脑区的协同工作,Encoder和Decoder的配合展现了人工智能处理语言的精妙逻辑。
理解Transformer模型中的Encoder和Decoder是掌握其工作原理的关键。我们可以通过以下几个方面来解释它们: Encoder Encoder的主要任务是将输入序列(通常是文本)转换为一组特征表示(也称为编码)。这些特征表示包含了输入序列的语义信息,供Decoder在生成输出序列时参考。 输入嵌入(Input Embedding):首先,输入的每个单词或符号通...
Transformer Encoder 【Multi-Head Attention】 所谓多头,是将线性变换之后的QKV切分为H份,然后对每一份进行后续的self-attention操作,可以理解成将高维向量拆分成了H个低维向量,在H个低维空间里求解各自的self-attention 相当于是在原来的一个768维空间里求任意两个字符的相关度,变成在12个64维空间里求相关度,...
在原始 Transformer 中: Encoder 是全局双向注意力,没有掩码。 Decoder 的自注意力是单向掩码(保证生成序列的顺序性),而它对 Encoder 输出的注意力则没有掩码限制。 因此,原始 Transformer 的 Encoder 不是双向掩码,而是双向全局注意力;Decoder 则确实包含单向掩码机制。
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
Transformer模型由两大部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入数据(如一句话)转换成一种中间表示(通常称为embeddings),而Decoder则根据这种中间表示生成目标输出(如另一语言的句子)。这种架构使得Transformer能够处理序列到序列(Seq2Seq)的任务。 二、Encoder详解 2.1 位置编码(Positional...
而 Transformer 的核心就在于其 Encoder-Decoder 架构。本文将从零开始,逐步拆解这一模型架构,带你走进 Transformer 的世界。 一、Encoder-Decoder 架构概述 Encoder-Decoder 架构,又称编码器-解码器架构,是深度学习中常见的模型框架。这一架构并不是具体的模型,而是一种通用的框架,可以用于处理各种类型的数据,如文字...
到目前为止,我们所描述的 Transformer 网络架构中缺少一个东西:表示序列中词顺序的方法。为了解决这个问题,Transformer 为每个输入的词嵌入向量添加一个位置向量,即位置编码(Positional Encoding)是为了补充 Transformer 无法直接处理词序的不足,加入了每个词在句中位置的信息。
此外,还介绍了分词器(tokenizer)的工作原理及不同类型分词器的特点,以及词嵌入和Transformer架构的基础知识。文中包含大量图表和实例,帮助理解复杂的概念。参考资料来自多个权威来源,确保内容的准确性和全面性。 前言 本文是在学习Transformer过程中记录的笔记,可能有一些为了理解方便写得不准确的地方,也有可能有一些没有...