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. BAR
Transformer最初的应用就是机器翻译。通过Encoder将源语言句子编码成中间表示,然后Decoder根据这个表示生成目标语言句子。这种架构使得翻译质量大幅提升。 4.2 文本摘要 在文本摘要任务中,Encoder负责将长文本压缩成向量表示,而Decoder则根据这个表示生成简短的摘要。由于Transformer能够很好地处理长距离依赖关系,因此非常适合这类...
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...
本文将带您深入了解Transformer的Encoder-Decoder结构,揭开其神秘面纱。 Transformer模型概览 Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成,它们都是基于自注意力(Self-Attention)机制的堆叠结构。Encoder负责将输入序列编码为一系列隐藏状态(hidden states),而Decoder则利用这些隐藏状态以及之前生成的输出来生成新的序列。 Encode...
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。
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...
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。
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...
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,...