模块化设计： Transformer模型的Encoder和Decoder是模块化的，这意味着可以独立地调整每个模块的层数，以适应不同的任务和数据集。这种模块化设计使得模型更加灵活，可以根据需要进行扩展或缩减。避免过拟合： 虽然增加模型层数会增加模型的容量，但同时也会增加过拟合的风险。通过堆叠多个层，可以在不显著增加参数数量的
编码器-解码器注意力层允许解码器的每个位置都能关注编码器的整个输出序列,编码器的输出连接到解码器每个解码层的encoder-decoder-Attention模块上,作为该模块的K、V。前面的Masked self-Attention的输出作为该Attention模块的Q。 - 功能:这个子层通过注意编码器的输出来帮助解码器集中于输入序列的相关部分,从而生成正确...
Position-wise Feed-forward Networks全连接层:同 Encoder。 Encoder-Decoder attention 计算。不同于self-att。 Encoder-Decoder attention与self-att的不同: 前者的q来自解码的输入,kv来自编码输出;后者的qkv来源均是编码的输入。 3.Transformer在GPT和BERT中的应用? GPT 中训练的是单向语言模型,其实就是直接应用 ...
但这个转换过程并不只是简单的格式变换,而是要经过多重数据处理;而这才是Transformer编码器的核心所在。 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;...
Transformer 模型(Encoder-Decoder 架构模式) 其中,编码组件由多层编码器(Encoder)组成(在论文中作者使用了 6 层编码器,在实际使用过程中你可以尝试其他层数)。解码组件也是由相同层数的解码器(Decoder)组成(在论文也使用了 6 层)。 编码器/解码器组成
随着层数加深到60层encoder，12层decoder，如果不用Admin初始化方法，模型不再收敛；使用Admin方法后，模型收敛并且BIEU相比标准的Transformer模型提升了2.5. 说明加深标准的Transformer训练是可行并且有效的。值得注意的是，在标准的Transformer的基础上使用Admin初始化方法也带来了一定的提升。Table2列出了当前一些最好的...
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...
encoder 由一堆 encoder 层组成,类似于计算机视觉中堆叠的卷积层。decoder也是如此,它有自己的 decoder 层块。 encoder 的输出被馈送到每隔 decoder 层,然后 decoder 生成序列中最可能的下一个 token 的预测。然后,此步骤的输出被反馈到 decoder 以生成下一个 token,依次类推,直到到达特殊的序列结束(End of Seque...
机器翻译类应用-Encoder和Decoder共同使用 只使用Encoder端-文本分类BERT和图片分类VIT 只使用Decoder端-生成类模型 二、基本结构 Transformer总体架构可分为4个部分: 1.输入部分包含: 原文本嵌入层(Input embedding)及其位置编码(position encoding) 目标文本嵌入层及其位置编码器 ...
主要用于实验包括两种预训练LLM,分别是decoder-only架构的Llama2-7B,以及encoder-only架构的BERT。Llama2-7B有70亿个参数和32层(每层含2.02亿个参数),BERT仅有24层和3.4亿个参数。 在下述所有实验过程中,模型都是冻结的。除了对BERT进行GLUE基准测试时进行了标准的微调步骤,参数没有经过任何修改。