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Decoder-only架构的优势. 灵活性：Decoder-only架构通过处理前缀提示（prompt）来生成文本，这使得它在处理多种不同类型的任务时更加灵活。. 只需改变输入的提示，就能调整模型的输出，适用于从文本生成到文本分类、摘要等多种NLP任务。. 简化的模型结构：由于不 ...
"decoder-only"架构专门为生成任务设计，能够有效地处理自回归任务，即在给定之前文本的情况下生成下一个词。这种架构能够逐词地预测下文，适合于文本生成。 简化模型设计："decoder-only"架构相对于包含encoder和decoder的完整Transformer架构来说，结构更为简单。
以transformer为例，最原始的结构有6层encoder，6层decoder，而embedding在encoder、decoder之前都会做一次，目的是将词转化为向量，也即word2vec，有许多方法能做到这一点，转化为向量之后还会加一个position encoding，之后便会送入encoder或者decoder进行处理，至于encoder、decoder ...
Aug 30, 2016 · 比如基于encoder–decoder的机器翻译，就是说让机器先用一种语言的方式理解一句话，然后再将机器的理解用另一种语言翻译出来。 这时判断理解的过程除了使用标注的训练数据之外还可以使用类似Auto-encoder的方法，通过机器是否可以将中间向量还原成编码前的内容来判断机器的编码方式是否保留了所有有效信息。
Transformer Decoder 在推理时不需要使用 mask，因为在推理阶段，输入的序列是逐步生成的，每个时间步只生成一个标记，不会同时生成多个标记。. 因此，在生成每个标记时，模型可以看到前面已经生成的标记，无需像训练时那样掩盖后续标记，因此不需要使用 mask ...
Jan 20, 2024 · Transformer Decoder预测. 上图Decoder接收了Encoder的编码矩阵，然后首先输入一个开始符 "<Begin>"，预测第一个单词，输出为"I"；然后输入翻译开始符 "<Begin>" 和单词 "I"，预测第二个单词，输出为"am"，以此类推。这是Transformer的大致流程，接下来介绍里面各个部分的细节 ...
SPOCO. 一句话介绍不了. Encoder-decoder 很适合像图像分割这种输出结果保留原尺寸的 pixel-wise 分类任务，像 U-Net 就是图像领域一个很常见的 encoder-decoder. 普通分类也可以灵活运用 encoder-decoder 来完成，无监督时特别给力：. 如果时分类的话可以直接要求输出等于输入 ...
初始输入：起始符</s> + “I”+ Positonal Encoding. 中间输入：（我爱中国）Encoder Embedding. Decoder：产生预测“Love”. Time Step 3. 初始输入：起始符</s> + “I”+ “Love”+ Positonal Encoding. 中间输入：（我爱中国）Encoder Embedding. Decoder：产生预测“China”. 需要注意的是，Encoder ...
使用动画的方式介绍transformer 模型，通过动图来学习transformer 模型，更有VIT以及SWIN模型的动图详解. 发布于 2024-01-10 01:55. Jiau. 微信公众号『机器感知』. Transformer的Decoder是用于生成序列的组件，其输入通常包括两部分：一是上一步的输出（也称为“历史信息 ...
Sep 24, 2023 · Proximus bereidt een nieuwe V7c-tv-decoder voor die een omslachtige kabel zal elimineren De controversiële Proximus V7 TV-decoder wordt binnenkort vervangen door een herziene, gecorrigeerde en verbeterde versie. De box wordt groener en maakt via Wi-Fi verbinding met de modem, waardoor de netwerkkabel overbodig wordt.
