Encoder-only 架构 Encoder-only架构的核心是双向编码模型(Bidirectional Encoder Model)。该模型在处理输入序列时,同时利用从左到右和从右到左的注意力机制,能够全面捕捉每个token的上下文信息,因此也被称为全面注意力机制。这种双向编码的特性使其在自然语言处理任务中表现出色。 与Word2Vec、GloVe等为每个词提供静态向...
从上面的图中我们可以看到Encoder-Decoder架构的模型有T5、GLM等,为了能够让更多的人看懂,我们就以清华大学的GLM为例来继续,GLM的全称基于自回归空白填充预训练框架(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling),这个框架的思路,结合BERT的思路,从输入文本中随机地空白出连续的跨度的token,并...
在BERT模型中,采用双向注意力机制,能够同时关注序列中的前后词语,从而获得更全面的上下文理解。此外,BERT还使用掩码语言模型(Masked Language Model, MLM)进行训练,提高了模型的泛化能力。 优点与局限: 优点:适用于理解任务,能够捕捉丰富的上下文信息,提高任务准确性。 局限:由于缺少解码器,无法直接生成文本输出,因此在...
Encoder-only 架构的核心在于能够覆盖输入所有内容的双向编码模型(Bidirectional Encoder Model)。 在处理输入序列时,双向编码模型融合了从左往右的正向注意力以及从右往左的反向注意力,能够充分捕捉每个 Token 的上下文信息,因此也被称为具有全面的注意力机制。 双向编码器为每个词生成动态的上下文嵌入(Contextual Embedding...
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id) #text = "The Chairman of China is [MASK]." text = "The capital of China is [MASK]." #text = "US is [MASK]." inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) ...
大模型(Large Language Model,LLM),目前一般指百亿参数以上的语言模型,主要面向文本生成任务。而"encoder-only"和"decoder-only"是两种不同的架构,它们都基于Transformer模型,但在处理输入和生成输出的方式上有所不同。 在Transformer 模型中,编码器(Encoder)负责理解和提取输入文本中的相关信息。这个过程通常涉及到处理...
Decoder-Only架构的大模型的代表有GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。这类模型采用预测下一个词进行训练,常见下游任务有文本生成、问答等,因此被称为ALM(Autoregressive Language Model)。 国内采用Decoder-Only架构研发的大模型有妙想金融大模型、XVERSE-13B大模型等。其中,妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业...
Decoder-Only架构的大模型的代表有GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。这类模型采用预测下一个词进行训练,常见下游任务有文本生成、问答等,因此被称为ALM(Autoregressive Language Model)。 国内采用Decoder-Only架构研发的大模型有妙想金融大模型、XVERSE-13B大模型等。其中,妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业...
Our approach includes extending the pre-training of these models with a large corpus of user reviews to improve contextual understanding and employing instance selection techniques to optimize model fine-tuning. Empirical evaluations demonstrate that these methods improve the precision and recall of ...
629 + "url": "https://huggingface.co/mcmonkey/google_t5-v1_1-xxl_encoderonly/resolve/main/pytorch_model.safetensors", 630 + "size": "10.1GB" 631 + }, 632 + 633 + { 634 + "name": "google-t5/t5-v1_1-xxl_encoderonly-fp8_e4m3fn", 635 + "type": "clip", 6...