encoder-decoder 架构应用场景

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2023-01-12 21:54:22

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深度学习Transformer架构详解：Encoder-Decoder模块功能及LoRA微调技术在机器翻译中的应用
使用场景及目标：①理解Transform架构中Encoder和Decoder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...
Encoder_decoder.zip
在深度学习领域，Encoder-Decoder模型是一个重要的架构，广泛应用于序列到序列（Sequence-to-Sequence）的学习任务中，如机器翻译、语音识别、文本摘要等。本文将深入探讨Encoder-Decoder模型的原理、实现细节以及其...
基于 Encoder-Decoder 架构的大语言模型
为了弥补 Encoder-only 架构在文本生成任务上的短板，Encoder-Decoder 架构在其基础上引入了一个解码器（Decoder），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...
Encoder-Decoder 框架
Encoder-Decoder 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 Encoder-Decoder 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...
【Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder大模型架构区别、优缺点以及使用其架构的模型示例】
Encoder-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。Decoder-Only架构专注于从一系列...Encoder-Decoder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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