encoder-decoder attention layer 对decoder 层块的输出 Key 和 Value 向量执行多头关注,其中 decoder 的中间表示充当 Query。通过这种方式,encoder-decoder注意力层学习如何关联来自两个不同序列(例如两种不同语言)的 token。decoder可以访问每个块中的encoder Key 和 Value。
介绍transformer 中 encoder 和 decoder 的结构Transformer中的encoder和decoder都遵循多头自注意力模块的叠加结构。 在Transformer的整体架构中,源输入序列和目标输出序列都被划分为两个部分,并分别输入到编码器和解码器中。这两个序列都需要进行embedding表示,并添加位置信息。编码组件是由一组结构相同的编码器堆叠而成,...
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...
一、Transformer 基本结构 Transformer由encoder和decoder组成,其中: encoder主要负责理解(understanding) The encoder’s role is to generate a rich representation (embedding) of the input sequence, which the decoder can use if needed decoder主要负责生成(generation) The decoder outputs tokens one by one, w...
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...
一、transformer的架构图 主要分为两大块,Encoders和Decoders,两块分别由6个Encoder和Decoder组成。其实Encoders的功能就是抽取特征的,抽取出来的特征就交给Decoders,Decoders用Encoders抽取到的特征去做具体的任务,类比到常见的机器学习
图1. Encoder-Decoder架构的transformer。 图1中例子的输入是一句法语:Je=I/我;suis=am/是;etudiant=student/学生。输出是一句英文:I am a student。 Encoders编码组件是一堆相同结构的encoder编码器。Decoders解码组件是一堆相同结构的decoder解码器。 图2. transformer的encoders和decoders 图2中Encoders/Decoder...
Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量 X,X由单词的 Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature) 和单词位置的 Embed...
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]。
Encoder-Decoder框架是一种常见的神经网络结构,用于处理序列到序列(Seq2Seq)的任务,例如机器翻译、对话生成等。在这种框架中,输入序列首先通过编码器进行编码,得到一个中间状态表示,然后解除器利用这个状态表示来生成输出序列。这种结构的设计使得模型能够更好地处理输入及输出之间的长距离依赖关系,从而在处理自然语言处理...