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...
通过多个Encoder叠加,最后便是编码器Encoder的输出。 5. 解码器Decoder结构 Transformer Decoder模块 上图红色部分为Transformer的Decoder结构,与Encoder相似,但是存在一些区别: 包含两个Multi-Head Attention 第一个Multi-Head Attention采用了Masked操作 第二个Multi-Head Attention的\bm{K},\bm{V}矩阵使用Encoder的编码...
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...
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。 一、编码器(Encoder)架...
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...
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...
后面我们将会详细介绍Self-Attention的内部结构。然后,Self-Attention层的输出会流入前馈网络。 解码器也有编码器中这两层,但是它们之间还有一个注意力层(即 Encoder-Decoder Attention),其用来帮忙解码器关注输入句子的相关部分(类似于seq2seq模型中的注意力) ...
与Encoder相对应的是Decoder,它负责根据Encoder的输出生成一个输出序列。Decoder的输入包括Encoder的输出和前面已经生成的部分输出序列。它的主要任务是预测下一个单词,直到整个序列生成完成。Decoder的结构与Encoder类似,也包含多层的自注意力机制和全连接层,但还额外加入了一个上下文注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合...
根据上面的总体结构图可以看出,decoder部分其实和encoder部分大同小异,刚开始也是先添加一个位置向量Positional Encoding,方法和 2.2.1 节一样,接下来接的是masked mutil-head attetion,这里的mask也是transformer一个很关键的技术,下面我们会进行一一介绍。
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,...