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,每个词可以对句子中的所有其他词进行注意力计算。 没有掩码,因为 Encoder 只需要关注输入句子中的所有词,不需要做单向或双向掩码。BERT 使用的双向掩码策略是一种特殊训练方式,与原始 Encoder...
Encoder 在Encoder架构中,需要考虑每个词之间和自身与自身之间的关系,矩阵如下: \begin{array}{*{20}{c}} {}&{{x_1}}&{{x_2}}&{{x_3}}\\ {{x_1}}&1&1&1\\ {{x_2}}&1&1&1\\…
粉色分支,Encoder-only框架(也叫Auto-Encoder),典型代表如BERT等 绿色分支,Encoder-decoder框架,典型代表如T5和GLM等 蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列/LLaMa/PaLM等 Harnessing the Power of LLMs in Practice 刚听这三种框架名称可能会有点懵逼,不用担心,先感性认识一下。如下所...
一、Encoder-Decoder的本质 核心逻辑:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案。 Encoder (编码器):“将现实问题转化为数学问题” Encoder编码器 Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器 Seq2Seq(Sequence-to-sequence):输入一个序列,输出另一个序列...
本文所需要详细讲的Decoder和Encoder,他们分别就是ChannelInboundHandler和ChannelOutboundHandler,分别用于在数据流进来的时候将字节码转换为消息对象和数据流出去的时候将消息对象转换为字节码。 1.解码器(Decoder) 解码器负责 解码“入站”数据从一种格式到另一种格式,解码器处理入站数据是抽象ChannelInboundHandler的...
Encoder-Only架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分,没有解码器。它主要适用于理解任务,如文本分类、情感分析等。代表模型是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),通过双向注意力机制捕捉丰富的上下文信息。 工作原理:Encoder-Only架构利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息。在BERT...
seq2seq 即“Sequence to Sequence”，是一个 Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。这个结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的，可以用于翻译，...
Prefix Decoder,即前缀语言模型,其结构介于Causal Decoder和Encoder-Decoder之间。该框架在输入部分采用双向注意力,允许前缀序列中的任意两个token相互可见;而在输出部分则采用单向注意力,类似于Causal Decoder。代表模型有ChatGLM、U-PaLM等。 优点 输入理解充分:由于输入部分采用双向注意力,Prefix Decoder对问题的编码理解...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
📚 引言:Encoder-Decoder是深度学习中一个非常基础且重要的概念,它能够将现实问题转化为数学问题,并通过求解数学问题来得到解决方案。本文将从核心逻辑、Encoder和Decoder的作用以及Seq2Seq模型等方面详细讲解Encoder-Decoder。💡 核心逻辑:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案。🔍...