Transformer 模型通常由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成: 编码器:由多个相同的层堆叠而成,每层包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。 解码器:同样由多个相同的层堆叠而成,每层包含一个多头自注意力机制、一个编码器-解码器注意力机制和一个前馈神经网络。 1.3 Transformer 使用 Transformer 模型广泛应
Encoder-only models: 适用于需要理解输入的任务,如句子分类和命名实体识别。 Decoder-only models: 适用于生成任务,如文本生成。 Encoder-decoder models或者sequence-to-sequence models: 适用于需要根据输入进行生成的任务,如翻译或摘要。 注意力层(在编码器和解码器之中) Transformer模型的一个关键特性是...
训练阶段, BART 和 T5 在内部都会 make the appropriate decoder_input_ids 和 decoder attention masks ,通常不需要提供。但这不适用于利用 the Encoder-Decoder 结构的模型。 decoder_input_ids 介绍 encoder-decoder models (eg,BART,T5)会根据传入的labels 自行创建它们的 decoder_input_ids。在这样的模型中,传...
Encoder-Decoder 分支 Encoder-Decoder 模型(又称 Seq2Seq 模型)同时使用 Transformer 架构的两个模块。在每个阶段,Encoder 的注意力层都可以访问初始输入句子中的所有单词,而 Decoder 的注意力层则只能访问输入中给定词语之前的词语(即已经解码生成的词语)。 Encoder-Decoder 模型可以使用 Encoder 或 Decoder 模型的目...
一个完整的transformer模型主要包含三部分:Config、Tokenizer、Model。 Config 用于配置模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。 示例: {"architectures":["BertForMaskedLM"],"attention_probs_dropout_prob":0.1,"gradient_checkpointing":false,"hidden_act":"gelu","hidden_dropout_prob...
将 BERT 模型直接用作解码器是不可能的,因为构建块是不一样,但是利用BERT的权值可以很容易地添加额外的连接并构建解码器部分。...(注意:语言模型的头部位置在输出和最后一个线性层之间——它不包括在上图中)我们可以使用 Huggingface 的 EncoderDecoderModel 对象来混合和匹配不同的预训练模型。 1.4K20 图解|...
要是为了模型的 zero-shot 泛化能力,decoder 结构 + 语言模型任务最好;要是再 multitask finetuning,encoder-decoder 结构 + MLM 任务最好。 从GPT3 到 Prompt,越来越多人发现大模型在零样本学习(zero-shot)的设定下有非常好的表现。这都让大家对 ...
Huggingface微调BART代码示例：WMT16数据集训练新的标记进行翻译 BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器（autoencoder）。它是一个序列到序列的模型，具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器，所以它可以完美的执行翻译任务。如果你想在翻译任务上测试一个新的体系结构，比如在自定义...
Encoder-decoder models 继承 OnnxSeq2SeqConfigWithPast 四transformers导出onnx示例 4.1 安装环境依赖 导出Transformers模型到ONNX,首先需要安装一些额外的依赖项: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
在HuggingFace的代码层面，PreTrainedModel是所有模型的基类，它定义了模型配置和权重初始化。例如，BERT模型的实现展示了Transformer内部的嵌入处理和注意力机制。通过BertSelfAttention模块，模型计算出Q、K、V向量，并在编码和解码过程中灵活运用。最后，Transformers库支持多种模型，包括Encoder模型如BERT，Decode...