This chapter begins with a brief overview of the BERT architecture, the encoder-only transformer. Then, it describes different BERT pre-trained models in relation to the dimensions of size, language, modality,
Encoder-only架构基于双向编码模型,采用了Transformer架构中的编码器部分。虽然不直接生成文本,但其产生的上下文嵌入对深入理解输入文本的结构和含义至关重要。这些模型在需要深度理解和复杂推理的NLP任务中展现出卓越能力。目前,BERT及其变体(如RoBERTa、ALBERT等)都是基于Encoder-only架构的主流大语言模型。 BERT语言模型 ...
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… 技术微佬 Encoder-Decoder与Transformer 可乐不加冰发表于AI小白学...打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 ...
This section introduces the concepts of decentralized learning and the BERT transformer model. Related work Multi-task learning has been considered for peer-to-peer and Federated Learning (FL). In FL, the most commonly studied approach is keeping one model part or module stored locally on the ag...
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。
Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构通常用于生成任务,如文本生成、对话系统等。其代表模型是GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通过预测下一个单词来生成文本,具有自回归生成的特点。 工作原理:Decoder-Only架构的核心是自回归生成机制,即模型通过输入序列的已知部分来...
Transformer架构:整体来看可以分为四个大的部分: 输入部分; 输出部分; 编码器部分(N); 解码器部分(N); 输入部分主要分为: 文本嵌入层部分:无论是源文本嵌入还是目标文本嵌入,都是为了将文本中词汇的数字表示转变为向量表示, 希望在这样的高维空间捕捉词汇间的关系. class Embedding(nn.Module): def __init__...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):一个预训练的语言表示模型,通过双向Transformer编码器来捕捉单词的上下文信息。 Decoder-Only(仅解码器) 1. 定义与用途 Decoder-Only模型则是指那些只包含解码器部分的模型。这类模型通常用于生成输出序列,但它们不依赖于显式的编码器来生成这个序列;相反,它...
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...
编码器-解码器结构:Transformer模型采用编码器-解码器结构,其中编码器负责将输入序列映射为连续表示,解码器则根据编码器的输出逐步生成输出序列。编码器和解码器是Transformer模型中的两个关键组件,它们在序列转导任务中扮演着不同的角色:编码器负责将输入序列编码为连续表示,而解码器则根据编码器的输出和先前生成的部分序...