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...
encoder, decoder, input_embedded, target_embedded, generator): """ :param encoder: 编码器对象 :param decoder: 解码器对象 :param input_embedded: 编码器部分对应的经过embedding层处理过的输入对象 :param target_embedded: 解码器部分对应的经过embedding层处理过的输入对象 :param generator: 输出部分对象 "...
Encoder-Decoder 从BERT的介绍我们已经知道了encoder-only就是所有输出token都能看到过去和未来的所有输入token,这个对于NLU任务天然友好,但是对于seq2seq任务,如机器翻译,这个结构就不是特别匹配,因为比较难直接用做翻译结果的生成 一种直接的办法就是加上decoder做预测生成,这就形成了encoder-decoder架构,如下所示 Class...
1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only Transformer只包含解码器...
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:
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...
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,...
BERT Transformer 使用双向 self-attention,而 GPT Transformer 使用受限制的 self-attention,其中每个 token 只能处理其左侧的上下文。双向 Transformer 通常被称为“Transformer encoder”,而左侧上下文被称为“Transformer decoder”,decoder 是不能获要预测的信息的。
Encoder-Decoder 通常称作 编码器-解码器,是深度学习中常见的模型框架,很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的,如: 无监督算法的 auto-encoding 就是利用编码-解码结构设计的。 image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。