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,...
1.2.4编码器-解码器交叉注意力(Encoder-Decoder Cross Attention) 如图:编码器传入K、V,解码器输出Q,通过注意力公式,将编码器与解码器链接起来,这里可以这样理解,由于编码器区域输入是源数据,解码器输入的目标数据,由于解码器看到是当前词,且表达的意思通过注意力输出都包含在这个词向量中,用这些信息来聚焦编码器中...
在Transformer结构中,encoder和decoder之间的交互主要通过什么方式实现?以下说法不正确的是? A.通过cross-attention机制 B.协调不同模块之间的通信 C.通过embedding层传递信息 D.直接连接 答案解析:在Transformer结构中,encoder和decoder之间的交互主要通过cross-attention机制实现。 点击查看答案&解析...
下列关于transformer结构说法正确的有A.使用了残差连接和Layer NormalizationB.encoder和decoder中使用了相同的attention
供大家参考讲一下Transformer大概架构分别讲讲 encoder-only、decoder-only、encoder-decoder不同架构在实际应用的使用场景。llama2网络架构?使用了哪些注意力机制?手写实现下分组注意力。llama2的位置编码了解吗? 讲讲几种位置编码的异同了解langchain吗? 讲讲主要结构和主要组件,处理复杂任务链时有哪些优势。