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...
1.1 encoder & decoder Transformer模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两大部分构成,它们共同工作以处理序列到序列的任务,如机器翻译。下面分别介绍Transformer的编码器和解码器的结构和原理。 编码器(Encoder) 结构 自注意力层(Self-Attention Layer):允许编码器在处理每个单词(或更一般地说,序列中的每个元素)的...
首先介绍 Transformer 的整体结构,下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构: 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...
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: 多头注意力(multi-head self-attention)层 应用于每个输入 ...
一、Encoder-Decoder 架构概述 Encoder-Decoder 架构,又称编码器-解码器架构,是深度学习中常见的模型框架。这一架构并不是具体的模型,而是一种通用的框架,可以用于处理各种类型的数据,如文字、语音、图像等。在 Encoder-Decoder 架构中,Encoder 负责将输入数据编码成一个固定长度的向量,而 Decoder 则负责将这个向量解...
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, ...
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...
Decoder的结构与Encoder类似,但多了一些特别的设计来适应生成任务的需求。 3.1 掩码自注意力(Masked Self-Attention) 在生成任务中,Decoder需要确保在生成某个词时,只能看到它之前的词(即不能“看到未来”)。这通过掩码自注意力机制实现,即在计算自注意力时,将当前位置之后的所有位置的注意力权重设为0。 3.2 编码...
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,...
下图为Transformer模型结构: 下面是另一种简单的表示形式: 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。