在德文到英文的翻译任务中，我们使用了Encoder-Decoder的整体架构。当德文输入“ich mochte ein bier”时，我们需要对其进行Padding，即在句尾添加一个P符号，以适应不同的句子长度，模拟真实场景。同样，英文的输出目标在句尾增加一个End符号，表示翻译的结束，用E符号标注。经过这样的处理，这两句话就变成了：德文：...
input_ids print(decoder_input_ids) for i in range(30): with torch.no_grad(): logits = model(input_ids=encoder_input_ids ,decoder_input_ids=decoder_input_ids).logits.squeeze()[-1] probabilities = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=0) most_probable_token = torch.argmax(...
Encoder-only models: 也叫自动编码 Transformer 模型,如 BERT-like 系列模型,适用于需要理解输入的任务。如句子分类和命名实体识别。 Decoder-only models: 也叫自回归 Transformer 模型,如 GPT-like 系列模型。适用于生成任务,如文本生成。 Encoder-decoder models 或者sequence-to-sequence models: 也被称作序列到序...
: ", torch.allclose(encoder_hidden_states[0, 0], encoder_hidden_states_perturbed[0, 0], atol=1e-3))输出:Length of input embeddings 7. Length of encoder_hidden_states 7 Is encoding for `I` equal to its perturbed version?: False 我们比较一下输入词嵌入的序列长度 ( 即embeddings(input...
Transformer Decoder的输入 Decoder的输入分为两类: 一种是训练时的输入,一种是预测时的输入。 训练时的输入就是已经对准备好对应的target数据。例如翻译任务,Encoder输入"Tom chase Jerry",Decoder输入"汤姆追逐杰瑞"。 预测时的输入,一开始输入的是起始符,然后每次输入是上一时刻Transfo...
对于Transformer结构来说,我们的1组数据应包含3个:Encoder输入是1个,Decoder输入是1个,目标是1个。 比如: Encoder输入enc_inputs为德文 “ich mochte ein bier P” Decoder输入dec_inputs为英文 “S i want a beer” 优化目标输入target_inputs为英文 “i want a beer E” ...
Encoder-Decoder 因为具有encoder和decoder,所以可以用作Seq2Seq任务; Encoder only 通常将Encoder作为文本的编码器,通常用于文本分类任务; Decoder only 只使用decoder时,需要将encoder和decoder的交叉编码器删除,通常用作文本生成任务。 5模型分析(Model Analysis) ...
原始文本:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/speech-encoder-decoder SpeechEncoderDecoderModel 可用于使用任何预训练语音自编码模型作为编码器(例如 Wav2Vec2,Hubert)和任何预训练自回归模型作为解码器初始化语音到文本模型。 已经证明使用预训练检查点初始化语音序列到文本序列模型,用于语音识别和...
在这篇博文中,我们将利用传统 vanilla Transformer(参考 Vaswani 等 2017 年发表的论文)进行单变量概率预测 (univariate probabilistic forecasting) 任务 (即预测每个时间序列的一维分布) 。 由于 Encoder-Decoder Transformer 很好地封装了几个归纳偏差,所以它成为了我们预测的自然选择。
Decoder only 只使用decoder时,需要将encoder和decoder的交叉编码器删除,通常用作文本生成任务。 5模型分析(Model Analysis) 为了分析Tranformer的计算复杂度,本文分析了其主要的两个组件:self-attention和position-wise FFN。具体的对比如下表所示,本文假设隐藏层的维度为???,输入的序列长度为???。FFN的中间单元数量设...