在解码器的结构上,它由与编码器类似的多层堆叠的解码层组成,每一层也包含多头注意力机制和前馈神经网络,但与编码器的不同之处在于解码器多了一层编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer)。 在具体工作流程上,解码器的工作主要可以分为以下几个阶段: - 通过自注意力机制捕获解码器输入的依赖关系。
1. 编码器的输出:图中可以看到编码器(Encoder)和解码器(Decoder)部分有一个连线,编码器(Encoder)的输出是解码器的一部分输入,这个应该也是最容易理解的来。在编码器-解码器架构中,编码器首先处理源序列(例如英文句子),产生一个包含序列信息的表示,然后传递给解码器。解码器利用这些信息来帮助生成目标序列(例如法文...
在解码器的结构上,它由与编码器类似的多层堆叠的解码层组成,每一层也包含多头注意力机制和前馈神经网络,但与编码器的不同之处在于解码器多了一层编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer)。 在具体工作流程上,解码器的工作主要可以分为以下几个阶段: 通过自注意力机制捕获解码器输入的依赖关系。这...
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...
Transformer模型的核心由Encoder和Decoder两部分组成,它们分别负责处理输入序列并生成输出序列。而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 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)...
最初的 Transformer 是基于在机器翻译任务中广泛使用的 encoder-decoder 架构。 如上图所示,encoder 由许多堆叠在一起的 encoder 层组成。 让我们将这些 encoder 层放大。 从上图可以看到,每个 encoder 层接收由 embedding 组成的序列,然后将序列输入子层: ...
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...
答案就藏在它的Encoder-Decoder架构中。 一、Transformer概览 Transformer模型由两大部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入数据(如一句话)转换成一种中间表示(通常称为embeddings),而Decoder则根据这种中间表示生成目标输出(如另一语言的句子)。这种架构使得Transformer能够处理序列到序列...
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。
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。 自注意力机制: