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...
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: 我们的输入是词嵌入向量与位置编码所结合而成的一种编码将其...
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,...
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...
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: ...
编码器-解码器注意力(Encoder-Decoder Attention):这一层允许Decoder关注到Encoder的输出,从而获取整个输入序列的信息,以辅助当前词的生成。 前馈神经网络、残差连接与层归一化:与Encoder相同,Decoder的这两部分也通过前馈神经网络进行特征提取,并通过残差连接和层归一化进行稳定。 推理过程: 在推理时,Decoder通过迭代方式...
2.编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer)：这一层允许解码器的当前元素关注编码器的...
这种架构的关键在于其Encoder和Decoder的设计,它们协同工作,使得模型能够理解并生成自然语言文本。 一、Encoder:输入序列的编码器 Encoder是Transformer架构中的一部分,主要负责将输入序列(如句子中的单词)转换成内部表示(或称为隐藏表示)。这个过程始于将每个输入单词转换为词嵌入向量,这些向量捕捉了单词的语义信息。然后,...
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。
Transformer 中的 Encoder-Decoder 我们知道,Transformer 中的 Attention 是 Self-Attention (自注意力机制),而且是 Multi-Head Attention (多头注意力机制)。 下图可以看到,Source 是由一系列 <Key, Value> 组成,此时给定 Target 中某个元素 Query,通过计算 Query 和 各个 Key 的相似性,得到每个 Key 对 Value ...