答案就藏在它的Encoder-Decoder架构中。 一、Transformer概览 Transformer模型由两大部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入数据(如一句话)转换成一种中间表示(通常称为embeddings),而Decoder则根据这种中间表示生成目标输出(如另一语言的句子)。这种架构使得Transformer能够处理序列到序列(...
这种架构的关键在于其Encoder和Decoder的设计,它们协同工作,使得模型能够理解并生成自然语言文本。 一、Encoder:输入序列的编码器 Encoder是Transformer架构中的一部分,主要负责将输入序列(如句子中的单词)转换成内部表示(或称为隐藏表示)。这个过程始于将每个输入单词转换为词嵌入向量,这些向量捕捉了单词的语义信息。然后,...
Encoder-Decoder框架 以机器翻译场景为例,期望将某种语言的句子X翻译成另一种语言的句子Y,句子被表征为每个位置的字符id输入,则给定X=(x1,x2,x3,x4…)输入给模型,期望模型预测出Y=(y1,y2,y3,y4…),模型架构如下 机器翻译场景的Encoder-Decoder 编码器会对完整的输入句子通过各种复杂非线性变换生成State,代表...
除了我们所看到的结合了 encoder 和 decoder 的Transformer 架构之外,BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformers)和 T5(Text-To-Text Transfer Transformer)模型也属于此类。 实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备...
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...
下图为Transformer模型结构: 下面是另一种简单的表示形式: 这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。
标准的Transformer结构如下图所示,是一个编码器-解码器架构,其编码器和解码器均有一个编码层和若干相同的Transformer模块层堆叠组成。 1.1 Encoder-Decoder结构 神经网络均可理解为是一个黑箱模型,Transformer的黑箱主要由两部分组成:Encoders和Decoders。以文本翻译任务为例,输入文本会先经过Encoders模块(编码器),该模...
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...
Encoder-Decoder框架 以机器翻译场景为例,期望将某种语言的句子X翻译成另一种语言的句子Y,句子被表征为每个位置的字符id输入,则给定X=(x1,x2,x3,x4...)输入给模型,期望模型预测出Y=(y1,y2,y3,y4...),模型架构如下 机器翻译场景的Encoder-Decoder ...