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的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
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)的学习框架。Encoder的主要任务是处理输入序列,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。Decoder则负责接收这些内部表示,并生成一个输出序列。输出序列可以是与输入序列相同或不同的类型,这取决于...
Transformer是在2017年由谷歌提出的，当时应用在机器翻译场景。从结构上来看，它分为Encoder 和 Decoder ...
Encoder-Decoder是通用的计算框架,Encoder, Decoder具体用什么模型,都可以自己选择。 (因此这可以是创新点) 图1: Encoder-Decoder架构图 经典Decoder形式及其问题 其中经典的Decoder有两种形式,对应两篇论文: [论文1]: Kyunghyun Cho, Bart van Merrienboer, Caglar Gulcehre, Dzmitry Bahdanau, Fethi Bougares, Holg...
大家可以看一下这种模型,如果我用线把它连起来的话,它就非常像一个线圈,所以 Transformer的含义就是变压器的意思,相当于把一个输入的东西绕一下,然后再用另外一个线圈绕一下把它输出。总体上它的结构基本上就是一个Encoder一个Decoder的架构。 Transformer本身有很多问题,比如刚才讲的参数非常多,需要去做预训练。
最初的 Transformer 是基于在机器翻译任务中广泛使用的 encoder-decoder 架构。 如上图所示,encoder 由许多堆叠在一起的 encoder 层组成。 让我们将这些 encoder 层放大。 从上图可以看到,每个 encoder 层接收由 embedding 组成的序列,然后将序列输入子层: ...
总体结构 encoder和decoder分别利用6个encoder和decoder组成,简化结构表示如下: 每个encoder和decoder的简化结构如下所示: 处理流程:首先对输入的数据进行一个embedding操作,embedding结束之后将结果输入到encoder层,self-attention处理完数据将结果送给前馈神经网络,得到的输出结果会输入到下一层encoder; encoder... ...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...