Encoder用于编码输入信息,Decoder用于生成输出信息。
Encoder:接收输入序列,生成包含语义信息的特征表示。 Decoder:使用Encoder生成的特征表示和前面已生成的输出序列生成下一个输出单词。 通过上述机制,Transformer模型能够在不依赖序列顺序的情况下捕捉序列中的长距离依赖关系,并生成高质量的翻译、文本生成等任务的输出。 代码示例(完整的Transformer模型,包括Encoder和Decoder) ...
Transformer模型中的Encoder和Decoder通过自注意力机制和编码器-解码器注意力机制,实现了对输入序列的高效编码和对目标序列的精准生成。在训练和推理过程中,它们各司其职,又紧密协作,共同完成了复杂的自然语言处理任务。通过本文的解析,希望读者能够更深入地理解Transformer模型的工作原理,为后续的应用和研究打下坚实的基础。
decoder可以访问每个块中的encoder Key 和 Value。
1.1 encoder & decoder Transformer模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两大部分构成,它们共同工作以处理序列到序列的任务,如机器翻译。下面分别介绍Transformer的编码器和解码器的结构和原理。 编码器(Encoder) 结构 自注意力层(Self-Attention Layer):允许编码器在处理每个单词(或更一般地说,序列中的每个元素)的...
Transformer 架构最初是为机器翻译等序列到序列任务而设计的,但 encoder 和 decoder 块很快就被改编为独立模型。尽管现在有数千种不同的 Transformer 模型,但大多数属于以下三种类型之一: (1)Encoder-only 这些模型将文本输入序列转换为丰富的数字表示,非常适合文本分类或命名实体识别等任务。BERT(Bidirectional Encoder ...
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模型是由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成的，它们协同工作来处理序列到序列的...
总之，堆叠多个Encoder和Decoder层可以提高Transformer模型的表达能力，同时保持模型的并行处理优势和模块化...