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60分钟带你掌握NLPSeq2Seq和Attention原理
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encoder-decoder 架构应用场景
艾文教编程
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2023-01-12 21:54:22
课时名称
课时知识点
encoder-decoder 架构应用场景
encoder-decoder 架构应用场景
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深度学习Transformer
架构
详解:
Encode
r-
Decode
r模块功能及LoRA微调技术在机器翻译中的应用
内容概要:文档详细介绍了Transform
架构
中
Encode
r和
Decode
r模块的工作机制。
Encode
r模块将输入信息编码成特征向量序列,每个向量融合了输入序列不同位置的信息,维度与输入嵌入相同。
Decode
r模块接收
Encode
r的输出,通过一系列操作生成最终的输出,包括使用Masked Multi-Head Attention模块防止模型提前获取未来信息。两者结构相似但
Decode
r额外包含一层
encode
r-
decode
r attention layer。文档还阐述了从输入“我爱中国”到输出“I Love China”的具体解码过程,以及lora微调方法,即通过调整注意力层或前馈层的W矩阵来优化模型性能,减少参数更新数量。 适合人群:对深度学习和自然语言处理有一定了解的研究人员和工程师。 使用场景及目标:①理解Transform
架构
中
Encode
r和
Decode
r的具体工作流程;②掌握lora微调方法及其
应用场景
;③提高对Transformer模型内部机制的理解,以便更好地进行模型优化和应用开发。 阅读建议:由于文档涉及较多技术和数学概念,建议读者在阅读过程中结合相关理论知识进行理解,并尝试动手实践,加深对模型内部运作机制的认识。
Encode
r_
decode
r.zip
Encode
r_
decode
r项目 项目里面包含数据和代码
基于
Encode
r-
Decode
r
架构
的大语言模型
为了弥补
Encode
r-only
架构
在文本生成任务上的短板,
Encode
r-
Decode
r
架构
在其基础上引入了一个解码器(
Decode
r),并采用交叉注意力机制来实现编码器与解码器之间的有效交互。其中分词器和输出文本只在训练阶段存在,而实现“自回归”的红色虚线只在推理阶段存在。具体来说,解码器包含了输出编码、特征解码以及输出生成三个部分。与编码器中的输入编码结构相同,包含分词、向量化以及添加位置编码三个过程,将原始输入文本转换化为带有位置信息的向量序列。
Encode
r-
Decode
r 框架
一、
Encode
r-
Decode
r 框架的结构
Encode
r-
Decode
r 框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式,
应用场景
异常广泛。下 图是文本处理领域里常用的
Encode
r-
Decode
r 框架最抽象的一种表示。 令: 注意:Source和Target可以是同一种语言也可以是不同种语言
Encode
r 就是对输入句子 Source 进行编码,将输入句子通过非线性变换转化为中 间语义表示 C: 对于解码器
Decode
r 来说,其任务是根据句子 Source 的中
【
Decode
r-Only、
Encode
r-Only和
Encode
r-
Decode
r大模型
架构
区别、优缺点以及使用其
架构
的模型示例】
Encode
r-Only
架构
专注于理解和编码输入信息,常用于分类、标注等任务。
Decode
r-Only
架构
专注于从一系列输入生成或预测输出。这种
架构
通常用于文本生成任务,如语言模型。
Encode
r-
Decode
r
架构
结合了编码器和解码器的优点,通常用于需要理解输入并生成相应输出的任务,如机器翻译。
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