Deep Compression的算法流程如下所示：答：编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型最初是由Cho等提出应用在机器翻译中。由于在机器翻译中是文本到文本的转换，比如将法语翻译成英语，Sutskever等也称编码器-解码器模型为序列到序列学习（Seq2Seq）。在前面章节中，我们一再看到，训练或使用神经网络进行预测时，我们需
在baseline实验中，作者采用了参数量与bert-base相当的一个encoder-decoder模型，而非单纯的bert-base。随后，为了进一步评估bigger model的效果，作者又使用了参数量为bert-large量级的模型。此外，作者还探讨了train more step对模型性能的影响，通过简单增加训练步数来探索其利弊。同时，为了充分利用计算资源，作者还尝...
在最左侧的Encoder-Decoder结构中,Encoder部分采用fully-visible attention mask,而Decoder部分采用causal attention mask。 中间的Language model结构中,采用causal attention mask。 最右侧的Prefix LM结构中,采用causal with prefix attention mask。比如在翻译任务中,给定训练样本translate English to German: That is good...
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...
Motivation 以前的模型大多都只依赖于encoder或关注于decoder,分别对于生成和理解任务是次优的; 此外,大多数现有的方法把code看作是像NL这样的标记序列,只是在其上采用传统的NLP预训练技术,这在很大程度上忽略了代码中丰富的结构性信息,而这对于完全理解代码的语义至
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...
vllm is a great open source project and we are looking forward to running the T5 model with vllm.I know there is a plan for T5 in the roadmap, but I still want to know, is there an approximate time for this? Or can there be a specific encoder-decoder code structure, and then ev...
编码器(encoder)负责处理输入序列,捕捉其上下文信息;解码器(decoder)则基于编码器的输出,逐步生成输出序列。这种结构使得T5能够更有效地利用输入信息,从而在Conditional Generation任务中表现出色。 二、输入处理的复杂性 GPT的输入处理在Conditional Generation任务中,GPT模型需要将输入序列padding到相同长度,并在序列末尾添加...
T5 (encoder-decoder models) GPT-3 (decoder-only models) Prompting for few-shot learning Prompting as parameter-efficient fine-tuning In-context learning Calibration of prompting LLMs Reasoning Knowledge Data 参考论文:On the Opportunities and Risks of Foundation Models ...