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...
在Hugging Face Transformers库中,Transformer模型的layers层通常指的是整个Transformer架构中的堆叠层,包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)层(如果是Seq2Seq模型),或者只包括编码器层(如果是用于分类或回归等任务的模型)。 这些layers包含了多个重要组件,如自注意力层、前馈神经网络层、残差连接、层归一化等,通常的层...
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 ...
Encoder-Decoder 2. Transformer家族及三股势力 随后各种基于Transformer结构的模型就如雨后春笋般涌现出来,教程中有一张图展示了一些主要模型的时间轴: 虽然模型多到四只jio都数不过来,但总体上可以分为三个阵营,分别有三个组长: 组长1:BERT。组员都是BERT类似的结构,是一类自编码模型。
decoder modlesauto-regressive models使用Transformer 模型的解码器。在每个阶段,对于给定的单词,注意力层只能访问句子中位于它之前的单词。 解码器模型的预训练通常围绕预测句子中的下一个单词。 CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL 文本生成。 encoder-decoder modelssequence-to-sequence models使用Transformer 架构的两...
与其他模型不同,VisionEncoderDecoderModel是一个标准化的模型,可用于初始化任意图像转文本模型,这类模型可以使用任何预训练的基于 Transformer 的视觉模型作为编码器 (例如 ViT、BEiT、DeiT、Swin) 以及任何预训练的语言模型作为解码器 (例如 RoBERTa、GPT2、BERT、DistilBERT)。事实上,TrOCR 是这个标准类的一个实例...
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 ...