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...
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...
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...
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:
整理原链接内容方便阅读;最好的阅读体验是复制下述链接内容,并使用$替换全体\),然后用VSCode进行markdown渲染 源链接: https://github.com/huggingface/blog/blob/main/encoder-decoder.md Transformers-based
解决Seq2Seq问题的经典架构：编码器-解码器（Encoder-Decoder）。别怕，编码器解码器这些词虽然听上去很高端，但背后的思想很简单：编码：即是将外界给模型的输入编写成机器可以理解的代码解码：即是将模型内部的代码翻译成人类可理解的输出 人类做翻译的过程也可以看作一个编码-解码的过程。比如中英翻译，别人说一句...
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,...
以下是完整的Transformer模型代码,包括Encoder和Decoder: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import math class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super(PositionalEncoding, self).__init__() pe = torch.zeros(max_len, d_...
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...
Transformer 中,注意力被用在三个地方,Encoder中的Multi-Head Attention;Decoder中的Masked Multi-Head Attention;Encoder和Decoder交互部分的Multi-Head Attention。注意力层(Self-attention 层及 Encoder-Decoder-attention 层)以三个参数的形式接受其输入:查询(Query)、键(Key)和值(Value)。我们接下来就分析下,看看Tr...