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De
Encoder-Decoder架构是一种强大的神经网络模型,主要用于处理序列到序列(Sequence to Sequence, Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。它在Encoder-only架构的基础上引入了Decoder组件,形成了一个完整的编码-解码系统。 架构组成 该架构主要包含两个核心部分: 1.编码器(Encoder) 由多个编码模块堆叠而成 每个编码模块包...
这种结构的特点是只包含解码器部分,通过自回归的方式逐个生成输出序列的token。GPT模型的优势在于其简洁的架构和强大的生成能力,但这也导致了它在处理输入信息时的局限性。 T5(Encoder-Decoder)相比之下,T5模型采用了encoder-decoder的架构。编码器(encoder)负责处理输入序列,捕捉其上下文信息;解码器(decoder)则基于编码...
BART的预训练任务是致力于将带有噪声的输入还原为原始文本，而T5的任务采用简化的方式，仅需输出被mask的tokens，降低任务复杂性。BART重在将噪声文本还原，T5简化任务要求。对于分类任务，微调过程将输入数据同时送入Encoder和Decoder，并最终以最后一个输出作为文本的表示。BART和T5在微调策略和模型细节上有所差异，如...
2. Decoder到底是不是并行计算的 在Transformer中,最被人津津乐道,也是他相较于RNN类型模型最大的优点之一就是他可以并行计算,但是这个并行计算仅限于在Encoder中,在Encoder中是将所有的词一起输入一起计算,但是在Decoder中不是的,在Decoder中依然是像RNN一样一个一个词输入,将已经出现的词计算得到的Q与Encoder计...
t5里有encoder的双向注意力和decoder的单向注意力,双向注意力比单向更复杂,我们从双向开始描述起。 t5的位置编码遵循 相对位置 i-j 到 分块后的bucket位置b_{i-j} 再到可学习偏置里按b去取出元素的过程,我们只讲怎么从相对位置到bucket位置,因为后面那部分没啥好讲,就是正常类似embedding查询的过程。
第一种,Encoder-Decoder 型,即 Seq2Seq 常用模型,分成 Encoder 和 Decoder 两部分,对于 Encoder 部分,输入可以看到全体,之后结果输给 Decoder,而 Decoder 因为输出方式只能看到之前的。此架构代表是 MASS(今年WMT的胜者),而 BERT 可以看作是其中 Encoder 部分。
第一种,Encoder-Decoder 型,即 Seq2Seq 常用模型,分成 Encoder 和 Decoder 两部分,对于 Encoder 部分,输入可以看到全体,之后结果输给 Decoder,而 Decoder 因为输出方式只能看到之前的。此架构代表是 MASS(今年WMT的胜者),而 BERT 可以看作是其中 Encoder 部分。
我们考虑的四个语音处理任务可以通过连接编码器-解码器模型和相应的 pre-net 和 post-net 来完成。 例如语音-编码器pre-net、encoder-decoder、text-decoder pre-net、text-decoder post-net可以构成ASR模型,训练损失为最大交叉熵损失。
模型主体采用Transformer架构。在Encoder部分，简化了LayerNorm，使用了RMSNorm，并在之后接入了residual skip connection，与传统的Encoder结构相似。Decoder部分也沿用了Transformer的结构，但在每个Encoder输出的self-attention层后增加了标准cross attention，使用了autoregressive机制，并在最后输出Dense Softmax。Den...