encoder-decoder 架构应用场景

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2023-01-12 21:54:22

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内容概要：文档详细介绍了Transform架构中Encoder和Decoder模块的工作机制。Encoder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。Decoder模块接收Encoder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Decoder额外包含一层encoder-decoder 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。

Encoder_decoder项目项目里面包含数据和代码

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。

一、Encoder-Decoder 框架的结构 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不同种语言 Encoder 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 Decoder 来说，其任务是根据句子 Source 的中

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。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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