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
encoder和decoder是如何传递信息的?(cross attention) 解码阶段 Decoder细节 Encoder结构 block是多层的一个表示,input的每个token都对应一个output的一个tokenself-attention的输出做残差连接后再继续做层归一化 残差连接(Residual Connection):output1 = self-attention(token_vector) + token_vector 层归一化(Layer ...
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,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...
在 Encoder-Decoder 架构中,Encoder 负责将输入数据编码成一个固定长度的向量,而 Decoder 则负责将这个向量解码成输出序列。这种架构在许多应用中都有广泛应用,如机器翻译、图像标注、语音识别等。 二、Encoder 的工作原理 在Transformer 模型中,Encoder 部分由多个相同的层堆叠而成,每个层都包含两个子层:自注意力机制...
与Encoder相对应的是Decoder,它负责根据Encoder的输出生成一个输出序列。Decoder的输入包括Encoder的输出和前面已经生成的部分输出序列。它的主要任务是预测下一个单词,直到整个序列生成完成。Decoder的结构与Encoder类似,也包含多层的自注意力机制和全连接层,但还额外加入了一个上下文注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合...
虽然原始Transformer采用对称的Encoder-Decoder结构,但后续发展出多种变体: Encoder-only(如BERT):适合文本理解任务 Decoder-only(如GPT):专攻文本生成任务 Prefix-LM:混合架构兼顾理解与生成 典型应用场景: 机器翻译:Google的Transformer模型支持100+语言互译 文本摘要:新闻自动生成要点 代码生成:GitHub Copilot的核心技术...
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...
Transformer的整体结构如下图所示,在Encoder和Decoder中都使用了Self-attention, Point-wise和全连接层。Encoder和decoder的大致结构分别如下图的左半部分和右半部分所示。 2.Encoder和Decoder Encoder Encoder由N=6个相同的层组成。 我们在每两个子层之间都使用了残差连接(Residual Connection) [11]和归一化 [12]。
2. Encoder-Decoder(编码器-解码器) 左边是N个编码器,右边是N个解码器,Transformer中的N为6。 Encoder-Decoder (编码器-解码器) (1)Encoder 编码器 Transformer中的编码器部分一共6个相同的编码器层组成。 每个编码器层都有两个子层,即多头自注意力层(Multi-Head Attention)层和逐位置的前馈神经网络(Position...
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。