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
input_ids # the forward function automatically creates the correct decoder_input_ids loss = model(input_ids=input_ids, labels=labels).loss 3、Forward 函数剖析 transformers 库中关于 T5 有三类模型:T5EncoderModel、T5Model、T5ForConditionalGeneration。官方文档中相关描述为: T5EncoderModel:The bare T5 ...
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...
摘要:最近,斯坦福大学的 Percy Liang、Rishi Bommasani(Percy Liang 的学生) 、李飞飞等 100 多位研究者联名发布了一篇论文。在论文中,他们给大模型取了一个名字——「基础模型(foundation model)」,并系统探讨了基础模型的机遇与风险。「基础」代表至关重要,但并不完备。 论文正文分为四个部分,分别阐述了基础模...
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 ...
onnx_t5_decoder = t5_decoder.as_onnx_model( os.path.join(onnx_model_path, decoder_onnx_model_fpath), force_overwrite=False ) Converting to TensorRT Now you are ready to parse the T5 ONNX encoder and decoder and convert them to optimized TensorRT engines. As TensorRT carries out many ...
self.model=model defget_function(self): deft5_encoder(x): model.args.use_multiprocessing=True returnlist(np.array(model.predict(x.tolist())).astype(float)) returnt5_encoder 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
t5 = build_transformer_model( config_path=config_path, checkpoint_path=checkpoint_path, model='t5.1.1', return_keras_model=False, name='T5', ) encoder = t5.encoder decoder = t5.decoder model = t5.model 可以看到跟在 bert4keras 中加载 BERT 没太大区别,其中 t5_config.json 的构建了 model...
4、encoder_attention_mask: 类似于attention_mask,但和encoder_hidden_states是对应的。用于编码器的输出,确保解码器在注意力机制中只关注编码器输出中相关的部分。 【注!重要!】上面的四个参数,在编码时参数1、2表示我们输入的序列信息,参数3、4一直为None。在解码时参数1、2表示解码器解码出的文本序列信...
当然 REALM 的 Encoder 在这里做的，也并不是什么创造性的工作，和之前的 MLM 差不多，只不过能拿到更相关的上下文。看消融实验里也可以发现，其实将 Encoder 替换掉后性能是掉得最少的，对 Encoder 可以进行进一步改进（其实也就是加入更好的预训练目标）。文中对 Retriever 提供的一个视角非常有意思，那就是...