Decoder-Only 模型只使用标准 Transformer 的 Decoder 部分,但稍作改动,典型差异是少了编码器解码器注意层,即在 Decoder-Only 模型不需要接收编码器的信息输入。Decoder-Only 模型没有显式的编码器模块,不显式区分“理解”和“生成”阶段。模型在自注意力机制中隐式完成对用户输入的分析、理解和建模,同时为生成任务提
本文是理解Decoder-Only Transformer架构的工作机制的一些零碎笔记。完整的原理、模块、公式解读,网上已经有大量的文章了。 引言 近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了突破性进展。这些模型不仅能够生成流畅的文本,还能理解复杂的语言指令,完成各种...
# 解码器类对象 class Decoder(nn.Module): def __init__(self, layer, N): """ :param layer: 要克隆的model对象 :param N: 数量 """ super(Decoder, self).__init__() # clonesmodels对象 self.layers = clones(layer, N) # 初始化规范化层 self.norm = LayerNorm(layer.d_model) def forw...
Encoder-only models: 适用于需要理解输入的任务,如句子分类和命名实体识别。 Decoder-only models: 适用于生成任务,如文本生成。 Encoder-decoder models 或者 sequence-to-sequence models: 适用于需要根据输入进行生成的任务,如翻译或摘要。 三 理解Transformer中的Token 因为模型是无法直接处理文本的,只能处理数字,就...
Decoder-Only (以OpenAI的GPT系列为典型代表)。 实际上,在上面这张图中,除了最左下角“灰色”的那个小分支之外,所有的模型都是基于Transformer架构发展出来的。 Transformer出现于2017年,它的主要组成部分就是一个Encoder和一个Decoder。不管是Encoder,还是Decoder,它们内部又都是由多个包含注意力 (Attention) 模块的网...
Transformer的出现标志着自然语言处理领域的一个里程碑。以下将从技术挑战、自注意力机制的兴起,以及Transformer对整个领域的影响三个方面来全面阐述其背景。 1.1 技术挑战与先前解决方案的局限性 RNN和LSTM 早期的序列模型,如RNN和LSTM,虽然在某些场景下表现良好,但在实际操作中遇到了许多挑战: ...
Transformer对编码器(Encoder)与解码器(Decoder)两端的序列分别添加位置编码(Positional Encoding)。之后,编码经过含有多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention)、位置前向传播网络(Position-wise Feed-Forward Network)、残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization)的计算单元。
stateci−1ci−1. Because the previous hidden stateci−1ci−1depends on all previous target vectorsy0,…,yi−2y0,…,yi−2, it can be stated that the RNN-based decoderimplicitly(e.g.indirectly) models the conditional distributionpθdec(yi|Y0:i−1,c)pθdec(yi|Y0:i−1,c)...
Decoder only 一些研究侧重于对语言建模的Transformer解码器进行预训练。例如,生成式预训练 Transformer系列,即GPT、GPT-2和GPT-3,专门用于缩放预训练的Transformer解码器,并且最近的研究工作表明大规模PTM可以通过将任务和示例作为构造提示输入模型来实现令人印象深刻的性能。 Encoder-Decoder 也有采用Transformer编码器-解码...
通过将目标检测看作是一个直接的集合预测问题,论文将Transform引入到了端到端的目标检测模型中。该方法简化了pipeline,移除了需要手工设计的模块,比如非最大抑制(NMS)或显式生成锚点。DETR的主要组成部分是一个基于集合的全局损失,它通过二部图匹配得到唯一的预测,以及一个Transform的encoder-decoder结构。