Decoder的任务是生成输出序列,通常是根据Encoder的输出特征表示和前面的已生成的输出序列生成下一个单词或符号。 输入嵌入(Input Embedding):与Encoder相似,Decoder将目标输出序列的每个单词转换为嵌入向量。 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...
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)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...
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...
上图红色部分为 Transformer 的 Decoder block 结构,与 Encoder block 相似,但是存在一些区别: 包含两个 Multi-Head Attention 层。 第一个 Multi-Head Attention 层采用了 Masked 操作。 第二个 Multi-Head Attention 层的K, V矩阵使用 Encoder 的编码信息矩阵进行计算,而Q使用上一个 Decoder block 的输出计算。
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。
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,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将句子翻译成另一种语言、生成一个精确的摘要,还是写代码。
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 ...
继续将Encoder和Decoder拆开,可以看到完整的结构,如下图所示: Transformer整体结构(引自谷歌论文) 可以看到Encoder包含一个Muti-Head Attention模块,是由多个Self-Attention组成,而Decoder包含两个Muti-Head Attention。Muti-Head Attention上方还包括一个 Add & Norm 层,Add 表示残差连接 (Residual Connection) 用于防止网...
预训练与应用无缝对接：由于解码器没有下文依赖，使得预训练和下游任务之间的协作更加高效。 理论上的完整性：解码器的结构理论上支持更为完整的序列处理。 潜力无限：有理由相信，未来Decoder-only可能逐步取代encoder-decoder的某些应用场景。在深入研究中，我们看到了如下的观点和实例：知乎讨论：深入...