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 ...
在自然语言处理领域,Transformer架构的横空出世彻底改变了深度学习的游戏规则。这个看似复杂的架构其实可以用"搭积木"的思维来理解:Encoder(编码器)像是一群专注的文本解读者,而Decoder(解码器)则像是经验丰富的语言生成者。它们通过一种特殊的"注意力对话"机制协同工作,成就了机器翻译、文本生成等领域的突破性进展。本...
在原始的 Transformer 模型中(例如在机器翻译任务中),Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同,但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释: 1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制 Encoder 的注意力机制: Transformer 的 Encoder 部分通常是全局双向的,每个词可...
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...
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,...
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...
在人工智能与自然语言处理的广阔天地里,Encoder-Decoder、Seq2Seq以及Transformer等模型犹如璀璨星辰,引领着技术发展的潮流。这些模型不仅深刻改变了我们处理序列数据的方式,还推动了机器翻译、文本摘要、对话系统等领域的飞速发展。本文将带你一窥这些模型之间的内在联系与进化轨迹。 Encoder-Decoder架构:基础中的基础 Encode...
在Transformer模型中,Encoder与Decoder的堆叠是实现模型深度的关键。堆叠机制通过多层的自注意力机制与前馈网络,逐步提取输入数据的高层次特征。 1.1 Encoder堆叠实现 Encoder堆叠的实现通过定义一个Encoder类完成。以下是实现代码示例: classEncoder(tf.keras.layers.Layer):def__init__(self,num_layers,d_model,num_hea...
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...