编码器结构 顾名思义, 属于编码器结构(encoder-only) 的语言模型只参照了 transformer 结构里的 encoder 部分并在其 基础上进行修改。自 2018 年 BERT 公布后, 直到 2021 年, encoder-only 的语言模型一直是预训练语言模型的主 要组成部分。这类模型适合被用来执行辨别词汇类任务。 从上图中可以看出, 这一切都...
但是Enodee-only结构也是可以进行生成式任务的,其做法很简单,就是将最后一个token进行mask即可。但这么做会存在一些问题: 模型很少有针对性的在训练阶段进行最后一个token的mask,因此在inference的时候会出现和训练时候不一致的情况,导致泛化能力不好。 采用Encoder-only结构的模型难以用自回归的形式进行解码导致无法...
但是Enodee-only结构也是可以进行生成式任务的,其做法很简单,就是将最后一个token进行mask即可。但这么做会存在一些问题: 模型很少有针对性的在训练阶段进行最后一个token的mask,因此在inference的时候会出现和训练时候不一致的情况,导致泛化能力不好。 采用Encoder-only结构的模型难以用自回归的形式进行解码导致无法复用...
1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...
Encoder-only结构能适合于生成式任务吗? 更多实时面试题总结请关注我的公众号"算法狗" 目前基于Enodee-only的结构主要用于编码信息,而不太适合于生成式的任务。但是Enodee-only结构也是可以进行生成式任务的,其做法很简单,就是将最后一个token进行mask即可。但这么做会存在一些问题: 模型很少有针对性的在训练阶段...