4. 面向微调的分层缓存策略模式 我们将缓存策略和相关服务引入到大模型应用架构中，可以成功地解决成本、...
ENC 作为 M 个串联Decoder的输入,输出形状为 [L2,dmodel] 的向量 DEC DEC 映射成长度为 L2 的序列 OUTPUT 图1 transformer运行流程 上述流程的详细结构如图2所示,整体分为如下三个部分,后面会详细讲述这三个部分以及个人理解。 输入:Encoder和Decoder都对应一个输入序列,Encoder对应的是翻译前序列(图1中的Je ...
2.解码模块 其次是解码器模块,它与编码器模块在架构上有一点小差异---加入了一层使得它可以重点关注编码器输出的某一片段,也就是下图中的编码器-解码器自注意力(encoder-decoder self-attention)层。 解码器在自注意力(self-attention)层上还有一个关键的差异:它将后面的单词掩盖掉了。但并不像 BERT 一样将它...
尽管GPT系列模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，但专利商标局拒绝将其注册为商标的原因主要有以下几点：1. 缺乏创新性：专利商标局认为，GPT系列模型所采用的Encoder-Decoder架构和预训练技术已经不是全新的技术，在自然语言处理领域已经得到了广泛的应用。因此，GPT系列模型在技术上缺乏创新性，不符合商标注册的原创...
下面是GPT的模型说明,GPT训练了一个12层仅decoder的解码器(decoder-only,没有encoder),从而使得模型更为简单。 注1:google论文《Attention is all you need》原版Transformer中,包含Encoder和Decoder两部分,前者(Encoder)对应的是 翻译,后者(Decoder)对应的是 生成。
在原理上,ChatGPT使用了一种叫做Transformer的技术,它主要由编码器(Encoder),隐空间代码(latent space), 解码器(decoder)三部分组成。隐空间代码可以理解为数据的意义,编码器根据输入数据,推断数据的意义,解码器根据隐空间代码生成数据。 Ch...
如果我们探秘黑盒中的内容，可以看到黑盒由若干个编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，同时盒子里还具备并行（Multi-headed）和自注意力（Self-attention）机制，自注意力机制负责挑选出重要的有用的信息，并行机制则负责对这些信息进行并发处理，有了这两大特性，变形金刚也就可以同成千上万人同时对话，奠定了...
GPT-3在材料科学领域的应用为解决这些问题,研究人员根据 GPT-3 的 encoder-decoder 架构,提出了一种名为结构化信息推断(Structured Information Inference,简称SII)的新任务。SII 任务旨在从非结构化的科学文本中提取分层的、特定领域的材料和器件信息,如成分、结构、制备条件等。与传统的信息提取方法相比,SII 具有更...
在Rust源代码中,rustc_serialize/src/serialize.rs文件是rustc_serialize库的核心文件之一。该文件定义了用于序列化和反序列化的编码器(Encoder)、解码器(Decoder)以及可序列化(Encodable)和可反序列化(Decodable)的trait。 Encoder是用于将Rust数据结构转换为字节数组或其他可传输格式的类型。它提供了各种方法来编码不...
Optimize the kernel of decoder. Move to independent repo. Eager mode PyTorch extension is deprecated. Dec 2020 Release the FasterTransformer 3.1 Optimize the decoding by adding the finisehd mask to prevent useless computing. Support opennmt encoder. ...