编码器(Encoder) 编码器的作用是理解输入的信息。想象一下,你有一个故事要告诉朋友,编码器就像是一个善于倾听的朋友,它会仔细听你的故事,并且理解故事中的每个细节。 1. 多层编码器层:编码器由多个相同的层堆叠起来,每一层都包含两个主要部分: 2. 自注意力机制:这部分帮助编码器理解输入句子中的每个单词或字符...
_setup_prompt_encoder(adapter_name) # NOTE setup prompt encoder 这个的细节,其实就是构造若干(8个)虚拟tokens,从0到7,然后初始化一个(8, 1024)的word embedding层。具体可以看如下图的1和2: 设置prompt的编码器,主要是针对8个虚拟tokens来构造出来的 直接看代码吧: PromptEmbedding: class class Prompt...
这个改变是从T5开始的,T5训练了一个110亿参数的模型,此时我们首先开始有了大模型,它的策略发生了一些变化。 首先它把所有的任务映射成为一个seq2seq的形式,即并不是训练一个分类器,而是去训练一个编码器-解码器模型。 假如要做情感分类任务,此时并不是输出0或1这种没有含义的表示。而是直接输出一个可以代表情感...
通过语义提示和视觉特征相互作用,可以帮助特征提取器判断视觉特征时提供附加信息,并产生更通用的类原型。 语义提示与视觉特征的相互作用发生在空间维度与通道维度。 空间维度上,用语义提示扩展图像块序列,并输入到Transformer的Encoder中,通过自注意力层,语义提示可以使特征提取器关注类的特定特征并一直其他干扰因素; 通道...
其中Encoder(·)是Transformer编码器。然后UIE将以自回归的方式将输入文本解码为线性化SEL。在解码的步骤 i,UIE生成SEL序列中的第 i 个token y_i 和解码器状态 h_{i}^d ,如下所示: y_{i}, \mathbf{h}_{i}^{d}=\operatorname{Decoder}\left(\left[\mathbf{H} ; \mathbf{h}_{1}^{d}, \ldots...
图3给出了stable diffusion整体结构示意图,利用文本编码器text encoder(蓝色模块),把文字转换成计算机能理解的某种数学表示,它的输入是文字串,输出是一系列具有输入文字信息的语义向量。有了这个语义向量,就可以作为后续图片生成器image generator(粉黄组合框)的一个控制输入。stable diffusion更多技术介绍和文本编码器...
在Stable Diffusion 中,文本提示将从经过训练的文本编码器 CLIP 中学习到的文本和图像发送到生成图像的 U-NET 层,最终通过 VAE 处理并输出图像。 这个CLIP会通过自然语言处理来理解输入提示中每个单词和句子之间的关系和意图,然后将所需的图像信息传输给U-NET。(※虽然实际情况有所不同,但为了简单起见,这里只做...
为了实现这些目标,我们现在描述我们对prompt进行建模的方法,称为two-tower prompt encoder。根据之前的工作,PLMs的底层对特定语言标记/语法相关的信息进行编码,而顶层对语义信息进行建模。因此,我们将PLM编码器的底部1-p层建立two independent encoder towers,分别对模板和上下文进行编码。在形式上,我们可以将其定义为 ...
作者利用 DataFinder 训练的双编码器检索器对最相关的数据集进行排名。一旦确定了相关数据集,下一步是确定数据集的哪些列对应于用户指定的输入和期望输出。由于自动为任何数据集诱导正确的模式可能具有挑战性,所以作者采用了 human-inthe-loop 中的方法。将前 k 个数据集(默认情况下 k = 25)呈现给用户,并允许用户...
将文本分割成块,然后使用基于Transformer decoder的模型将这些块嵌入到向量中,将所有这些向量放入一个索引中,最后为LLM创建一个提示,告诉模型在我们在搜索步骤中找到的上下文中回答用户的查询。 在运行时,我们使用相同的编码器模型将用户的查询向量化,然后对索引执行这个查询向量的搜索,找到前k个结果,从我们的数据库中检...