理解Transformer模型中的Encoder和Decoder是掌握其工作原理的关键。我们可以通过以下几个方面来解释它们: Encoder Encoder的主要任务是将输入序列(通常是文本)转换为一组特征表示(也称为编码)。这些特征表示包含了输入序列的语义信息,供Decoder在生成输出序列时参考。 输入嵌入(Input Embedding):首先,输入的每个单词或符号通...
输入处理:Decoder的输入包括两部分:一是Encoder的输出(即整个输入序列的编码),二是Decoder自身的输入(通常是目标序列的已生成部分,在训练初期可以是目标序列的左移版本,即包含起始符和已知的目标词)。 掩码自注意力(Masked Self-Attention):与Encoder的自注意力不同,Decoder的自注意力机制需要加上一个掩码(Mask),以...
decoder与encoder中模块的拼接方式不同 class Decoder(nn.Module):def __init__(self):super(Decoder, self).__init__()self.positional_encoding = Positional_Encoding(config.d_model)self.muti_atten = Mutihead_Attention(config.d_model,config.dim_k,config.dim_v,config.n_heads)self.feed_forward = ...
在Transformer架构中,Encoder和Decoder通过一种特殊的方式协同工作。具体来说,Encoder将其输入序列编码成一系列的隐藏表示,并将这些表示传递给Decoder。Decoder则利用这些隐藏表示和已经生成的部分输出序列来预测下一个词。这种协同工作的方式使得Transformer能够同时理解输入序列的上下文信息和生成连贯的输出序列。 四、实际应用...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。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...
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:
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模型中的Encoder(编码器)和Decoder(解码器)是两个核心组件,它们在模型中扮演着不同的角色,并具有一些关键的区别。以下是对它们的详细比较:一、主要任务与功能Encoder(编码器)主要任务: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,以便后续的处理和生成任务使...
这个看似复杂的架构其实可以用"搭积木"的思维来理解:Encoder(编码器)像是一群专注的文本解读者,而Decoder(解码器)则像是经验丰富的语言生成者。它们通过一种特殊的"注意力对话"机制协同工作,成就了机器翻译、文本生成等领域的突破性进展。本文将用一些简单的比喻对transformer架构进行说明,简单探讨一下这个革命性的...