Transformer和RNN(循环神经网络)的区别主要在于它们的网络结构和工作原理。以下是它们之间的主要差异: 基本结构:RNN的基本单元是循环单元,它会在处理序列中的每个元素时保留一些信息,从而能够处理变长序列。RNN通常用于文本生成和机器翻译等任务。相反,Transformer不使用循环单元。它使用了一种叫做自注意力机制的东西,可以...
RNN:由于梯度消失或梯度爆炸问题,处理长序列时性能表现不佳。 Transformer:通过自注意力机制能够直接捕捉序列中任意位置的依赖关系,解决了长程依赖问题。 注意力机制: RNN:没有内置的注意力机制,但可以通过外加注意力机制来改进。 Transformer:核心基于多头自注意力机制,更直观和高效地处理序列中的依赖关系。 位置编码:...
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LSTM是由一系列LSTM单元(LSTM Unit)组成,相比于原始的RNN的隐藏层(hidden state), LSTM增加了一个细胞状态(cell state)或者是单元状态,他在单元的最上面那条线进行更新。 LSTM区别于RNN的地方,主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”,这个处理器作用的结构被称为cell。 一个cell当中被放置...
区别:Position Embedding是学习式,Position Encoding是固定式 Transformer的结构是基于Self-Attention的,与RNN/CNN不同,不包含序列信息,但是序列信息又极其重要,为了融合序列信息,就需要位置编码了 Transformer的论文提出了两种编码方式:学习式和固定式 学习式
Transformer在某些情况下可以视为RNN(第2节) 状态空间模型可能隐藏在自注意力机制的掩码中(第4节) Mamba在特定条件下可以重写为掩码自注意力(第5节) 这些联系不仅有趣,还可能对未来的模型设计产生深远影响。 LLM中的掩码自注意力机制 首先,让我们回顾一下经典的LLM自注意力层的结构: ...
通过探索看似不相关的大语言模型(LLM)架构之间的潜在联系,我们可能为促进不同模型间的思想交流和提高整体效率开辟新的途径。 尽管Mamba等线性循环神经网络(RNN)和状态空间模型(SSM)近来备受关注,Transformer架构仍然是LLM的主要支柱。这种格局可能即将发生变化:像Jamba、Samba和Griffin这样的混合架构展现出了巨大的潜力。这...
区别:Position Embedding是学习式,Position Encoding是固定式 Transformer的结构是基于Self-Attention的,与RNN/CNN不同,不包含序列信息,但是序列信息又极其重要,为了融合序列信息,就需要位置编码了 Transformer的论文提出了两种编码方式:学习式和固定式 学习式