图中所示的Encoder(BERT)与Decoder(GPT)在架构上虽具相似性,但核心差异聚焦于其采用的Attention Model机制上。具体而言,BERT引入了双向注意力结构,该结构允许每个token同时关注其上下文中的前后内容。相对地,GPT则采用了单向注意力机制,其中每个token仅与其在序列中位置之前的token进行Attention计算,这种机制确保了生成过程...
在输入Transformer Encoder之前注意需要加上[class]token以及Position Embedding。 在原论文中,作者说参考BERT,在刚刚得到的一堆tokens中插入一个专门用于分类的[class]token,这个[class]token是一个可训练的参数,数据格式和其他token一样都是一个向量,以ViT-B/16为例,就是一个长度为768的向量,与之前从图片中生成的...
Transformer encoder不知道它将被要求预测哪些单词或哪些单词已被随机单词替换,因此它得保证每个输入的token是分布式语境表征(distributional contextual representation)。此外,因为随机替换只发生在所有token的1.5%(即15%的10%),因此概率上讲这并不会损害模型的语言理解能力。可是由于每个batch只预测了15%的token,模型可能...
但是在这些模型中,LLM 并不会直接处理来自图像的 Token,它们更多地是(1)处理提前设计好的语义 Token,例如 CLIP 中的 cls token;(2)处理被压缩过的 Token,例如 BLIP 里面经过 information bottleneck 的 token。 那么LLM 是否可以直接作用于其它模态的 Token 呢,即 LLM 是否可以用作 Encoder,而不只是 Decoder 呢...
(4) 模型不知道 patch 位置,因此,需要一个位置嵌入向量与图像一起输入 encoder。这里需要注意的一件事是, 位置嵌入也是可以学习的。 (5) 与BERT一样,开头(位置 0, 而不是末尾)也有一个特殊的 token,成为 CLS token。 (6) 每个图像块首先被展平成一个大向量,并与也是可学习的 embedding 矩阵相乘,得到 emb...
但是在这些模型中,LLM并不会直接处理来自图像的Token,它们更多地是 (1) 处理提前设计好的语义Token,例如CLIP中的cls token;(2) 处理被压缩过的Token,例如BLIP里面经过information bottleneck的token。那么LLM是否可以直接作用于其它模态的Token呢,即LLM是否可以用作Encoder,而不只是Decoder呢?
第一个基于 Transformer 架构的 encoder-only 模型是 BERT。encoder-only 模型仍然主导着 NLU(Natural Language Understanding)任务(例如文本分类、命名实体识别和问题解答)的研究和行业。接下来简单介绍一下 BERT 模型及其变体: 1. BERT BERT 的预训练目标有两个:预测文本中的 mask token;确定一个文本段落是否紧跟着...
第一个基于 Transformer 架构的 encoder-only 模型是 BERT。encoder-only 模型仍然主导着 NLU(Natural Language Understanding)任务(例如文本分类、命名实体识别和问题解答)的研究和行业。接下来简单介绍一下 BERT 模型及其变体: 1. BERT BERT 的预训练目标有两个:预测文本中的 mask token;确定一个文本段落是否紧跟着...
受现有的纯变压器方法的启发,图像分类在patch-token序列中添加了一个cls-token,我们也利用任务相关的token来预测结果。然而,不能直接在task-token嵌入上使用MLP来获得密集预测结果。因此,建议在patch-token和task-token之间执行patch-task-attention 来执行SOD。此外,受SOD模型中广泛使用的边界检测的启发,作者还采用多任...
基于此，该团队设计了一个 Mask Embed 层，先使用通路或其他生物学集合，来提取高维基因空间中的信息，即从使用数万个基因来表示细胞、变成使用数百个通路（Pathway Token）表示细胞，而后送入 Transformer 训练成为一个分类模型，提取 CLS 对于 Pathway Token 的注意力并以此作为细胞的低维表示。“What a coincidence...