encoder和decoder是如何传递信息的?(cross attention) 解码阶段 Decoder细节 Encoder结构 block是多层的一个表示,input的每个token都对应一个output的一个tokenself-attention的输出做残差连接后再继续做层归一化 残差连接(Residual Connection):output1 = self-attention
理解Transformer模型中的Encoder和Decoder是掌握其工作原理的关键。我们可以通过以下几个方面来解释它们: Encoder Encoder的主要任务是将输入序列(通常是文本)转换为一组特征表示(也称为编码)。这些特征表示包含了输入序列的语义信息,供Decoder在生成输出序列时参考。 输入嵌入(Input Embedding):首先,输入的每个单词或符号通...
而Transformer的编码器就类似于这种功能,Transformer的编码器就是把人类能够识别的数据,转换成大模型能够识别的数据;而解码器就是把大模型能够识别的数据转换为人类能够识别的内容。 但这个转换过程并不只是简单的格式变换,而是要经过多重数据处理;而这才是Transformer编码器的核心所在。 Transformer的Encoder-Decoder编码器...
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,...
Transformer模型的核心由Encoder和Decoder两部分组成,它们分别负责处理输入序列并生成输出序列。而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)...
Transformer模型中的Encoder(编码器)和Decoder(解码器)是两个核心组件,它们在模型中扮演着不同的角色,并具有一些关键的区别。以下是对它们的详细比较:一、主要任务与功能Encoder(编码器)主要任务:处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码)。这些内部表示将捕获输入序列中的关键信息,以便后续的处理和生成任务使...
在transformer中decoder 也是由 6 个相同的层组成,每个层包含 3 个部分: Multi-Head Self-Attention Multi-Head Context-Attention Position-Wise Feed-Forward Network 2.3.2 transformer中encoder和decoder的区别 我们先来看看这个图 (1)第一级中:将self attention 模块加入了Masked模块,变成了 Masked self-attention...
本文深入探讨了Transformer在时序预测中的应用，特别是针对负荷预测问题的完整Encoder-Decoder架构。在Transformer结构中，编码器（Encode）负责将时间序列数据进行编码，以提取上下文信息。假设我们处理的句子长度为s，即包含s个单词，编码器将每个单词编码为大小为(s, e)的向量。如果需要同时处理b个句子，编码...
BERT Transformer 使用双向 self-attention,而 GPT Transformer 使用受限制的 self-attention,其中每个 token 只能处理其左侧的上下文。双向 Transformer 通常被称为“Transformer encoder”,而左侧上下文被称为“Transformer decoder”,decoder 是不能获要预测的信息的。
【Transformer系列(1)】encoder(编码器)和decoder(解码器)_encoder和decoder的区别_路人贾'ω'的博客-CSDN博客