Encoder和Decoder的区别在于它们的输入和输出以及它们的功能。Encoder的输入是输入序列,输出是每个位置的隐藏向量表示;Decoder的输入是Encoder的输出和前面生成的部分输出序列,输出是生成的下一个位置的词。Encoder用于编码输入信息,Decoder用于生成输出信息。
位置编码(Positional Encoding):与Encoder相同,位置编码提供了序列中的位置信息。 解码层(Decoder Layers):解码层与编码层类似,但有一些关键区别: 掩码多头自注意力机制(Masked Multi-Head Self-Attention Mechanism):用于处理已经生成的输出序列,通过掩码确保解码器在每个位置只关注之前的位置,避免泄露未来的信息。 多头...
transformer 是由多个 encoder 和多个 decoder 组成的,encoder 和 decoder 之间通过 self attention 和 multi-head attention 进行交互,具体如下图所示: 1.5 positional encoding positional encoding 是为了解决 transformer 无法处理序列的位置信息的问题,具体如下图所示: 位置编码的特点 唯一性:每个位置的编码是唯一的,...
decoder 和 encoder 之间的主要区别在于 decoder 有两个注意子层: Masked multi-head self-attention layer 确保我们在每个时间步生成的 token 仅基于过去的输出和当前预测的 token。如果没有这个,decoder 可能会在训练过程中通过简单地复制目标翻译来作弊,屏蔽输入可确保任务不是微不足道的。 encoder-decoder attention...
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...
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
大模型 | Transformer推理结构简析(Decoder + MHA) 不涉及transformer原理,只看transform结构的具体运行过程,涉及到推理。关于原理细节可参考这篇或者查阅其他相关优秀文章。 一、Transformer 基本结构 Transformer由encoder和decoder组成,其中: encoder主要负责理解(understanding) The encoder’s role is to generate a ...
首先说下Attention和Self-Attention的区别 Attention和self-attention的区别 以Encoder-Decoder框架为例,输入Source和输出Target内容是不一样的,比如对于英-中机器翻译来说,Source是英文句子,Target是对应的翻译出的中文句子,Attention发生在Target的元素Query和Source中的所有元素之间。