第一种是 Encoder-Decoder 类型。该类型完整遵循了原始 Transformer 结构，通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻 Google 的 Gemini 模型就采用了该架构。第二种是 Encoder-Only 类型。只包括左边的 Encoder 部分。这也意味着无论输入什么信息，最终都会转化为隐空间的信息。该类型通常适用于分类、语音分析或者信...
Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成,它们在处理NLP任务时发挥着不同的作用。 Encoder 功能: 输入序列编码:将输入序列中的每个位置的词嵌入向量作为初始输入,通过多层的自注意力机制和全连接层,将每个位置的信息编码成一个定长的隐藏向量表示。 信息编码:Encoder的输出包含了输入序列的丰富信息,这些信息将被送入...
Encoder 部分对文本进行编码之后,会重复经过两个结构。第一个是 Multi-Head Attention,第二个是 Feed Forward。在这两个结构之间,为了算法的稳定性和效果,会做一些残差的累加以及归一化的操作。 在Encoder 架构中,它主要的工作就是将文本或...
其中,T5(Text-to-Text Transfer Transformer)和LLaMA3(假设的进阶版LLaMA,实际可能指LLaMA的后续发展或类似模型)作为两种代表性的语言模型架构,各自具备独特的优势和特点。同时,Transformer作为这些模型的核心,其内部的Encoder与Decoder也扮演着至关重要的角色。此外,交叉注意力机制在大模型中的应用更是为模型性能的提升带...
llama 3问世 模型架构 本节将详细描述Llama的模型架构,包括神经网络的大小、层数、注意力机制等。 目前,主流的大语言模型都采用了Transformer[4]架构,它是一个基于多层自注意力(Self-attention)的神经网络模型。原始的Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个部分构成,同时,这两个部分也可以独立使用。
第一种是 Encoder-Decoder 类型。该类型完整遵循了原始 Transformer 结构,通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻 Google 的 Gemini 模型就采用了该架构。 第二种是 Encoder-Only 类型。只包括左边的 Encoder 部分。这也意味着无论输入什么信息,最终都会转化为隐空间的信息。该类型通常适用于分类、语音分析或者信...
我们先讨论 Encoder 部分。它的输入是一段文本。Encoder 部分对文本进行编码之后,会重复经过两个结构。第一个是 Multi-Head Attention,第二个是 Feed Forward。在这两个结构之间,为了算法的稳定性和效果,会做一些残差的累加以及归一化的操作。 在Encoder 架构中,它主要的工作就是将文本或者语音的输入信息转换为一个...
目前,主流的大语言模型都采用了Transformer[3]架构,它是一个基于多层自注意力(Self-attention)的神经网络模型。 原始的Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个部分构成,同时,这两个部分也可以独立使用。 例如基于编码器的BERT [4]模型和基...
我们先讨论 Encoder 部分。它的输入是一段文本。Encoder 部分对文本进行编码之后,会重复经过两个结构。第一个是 Multi-Head Attention,第二个是 Feed Forward。在这两个结构之间,为了算法的稳定性和效果,会做一些残差的累加以及归一化的操作。 在Encoder 架构中,它主要的工作就是将文本或者语音的输入信息转换为一个...
第一种是 Encoder-Decoder 类型。该类型完整遵循了原始 Transformer 结构,通常会用于翻译任务或者多模态的任务中。传闻 Google 的 Gemini 模型就采用了该架构。 第二种是 Encoder-Only 类型。只包括左边的 Encoder 部分。这也意味着无论输入什么信息,最终都会转化为隐空间的信息。该类型通常适用于分类、语音分析或者信...