由于transformer的attention本身对token的位置是无感的,但是LM中的token是有序的,因此需要把位置信息植入transformer结构,这个就是位置编码的作用。早期位置编码用的是绝对编码方案,就是对每个token位置赋予一个静态唯一的向量描述,例如三角式位置编码和可学习位置编码 原始transformer(attention is all you need)里面用的是...
1 Transformer结构https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/Transformer一个巨大的优点是:模型在处理序列输入时,可以对整个序列输入进行并行计算,不需要按照时间步循环递归处理输入序列。1.1 Transformer宏观结构Transformer可以看作是seq2seq模型的一种,对比之前的RNN,只是将Encode Transformer ViTAR: Vision Trans...
最原始的Transform模型是用来做英语和德语、法语的翻译,下图是它的图像构成 在 Transformer 模型中,编码器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文本的序列化形式,例如单词或字符,并且…
实际应用:Transformer模型是典型的Encoder-Decoder架构,它在机器翻译、文本摘要等领域取得了显著成效。 四、对比与总结 架构类型核心特点优势应用场景 Decoder-Only 仅含解码器 计算高效、内存占用少、泛化能力强 文本生成、对话系统 Encoder-Only 仅含编码器 处理高效、灵活性高 文本分类、情感分析 Encoder-Decoder 编码...
The proposal of encoder-only Transformer module not only effectively alleviates the complexity and learning convergence problems of the model, but also improves the detection accuracy. We conduct sufficient experiments on the MS COCO object detection dataset and Cityscapes object detection dataset, and ...
主要区别如下：1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only ...
由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三条技术路线。 Encoder-Only:以谷歌的BERT为代表。 Encoder-Decoder:以Meta的BART、谷歌的T5、清华大学的GLM为代表。 Decoder-Only:以OpenAI的GPT、谷歌的Bard、Meta的LLaMA、DeepMind的Chinchilla、Anthropic的Claude为代表。
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...
Encoder-Decoder架构：如传统的Seq2Seq模型、Transformer模型，其中解码器能够基于编码器的输出逐步构建输出...
1 前言encoder- decoder、encoder-only、decoder-only都是Transformer系列模型,代表模型分别是T5、BERT、GPT,他们的原理可以参考 Transformer模型及其变种(BERT、GPT)这个文章,至于为什么大模型倾向于decoder…