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Transformer 架构—Encoder-Decoder

decoder也是如此,它有自己的 decoder 层块。 encoder 的输出被馈送到每隔 decoder 层,然后 decoder 生成序列中最可能的下一个 token 的预测。...在下一步中,decoder 继续将“fliegt”作为附加输入。我们重复这个过程,直到 decoder 预测出 EOS token 或者达到最大输出长度限制。...类似地,像 BERT 这样的纯 encoder 模型可以应用于通常与 encoder-decoder 或纯 decoder 模型相关的摘要任务。 随着时间的推移,三种主要架构都经历了自己的演变。...二、Decoder 家族 Transformer decoder 模型的进展在很大程度上是由OpenAI引领的。这些模型非常擅长预测序列中的下一个单词,因此主要用于文本生成任务。...三、Encoder-Decoder 家族 尽管使用单个 encoder 或 decoder 堆栈构建模型已变得很常见,但 Transformer 架构有多种 encoder-decoder 变体,它们在

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    从 Encoder 到 Decoder 实现 Seq2Seq 模型

    最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给DecoderDecoder...最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量,这使得Decoder无法直接去关注到输入信息的更多细节。...DecoderDecoder端,我们主要要完成以下几件事情: 对target数据进行处理 构造Decoder Embedding 构造Decoder层 构造输出层,输出层会告诉我们每个时间序列的RNN...输出结果 Training Decoder Predicting Decoder 下面我们会对这每个部分进行一一介绍。...构造Decoder 对target数据进行embedding。 构造Decoder端的RNN单元。 构造输出层,从而得到每个时间序列上的预测结果。 构造training decoder

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    Encoder-Decoder自动生成对联,要试试么?

    这种严格的对仗关系意味着极强的映射规律性,而这个用RNN和Encoder-Decoder来说正好是能够发挥它们长处的地方,所以说Encoder-Decoder加上RNN配置是非常适合用来做对联的。...Encoder-Decoder模型 Encoder-Decoder框架可以看作是一种文本处理领域的研究模式,应用场景异常广泛。...抽象的Encoder-Decoder框架 Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解:可以把它看作适合处理由一个句子(或篇章)生成另外一个句子(或篇章)的通用处理模型。...很明显,这个问题直接可以由Encoder-Decoder框架来进行下联自动生成。这种场景是典型的Encoder-Decoder框架应用问题。...我们所需要做的就是配置好Encoder-Decoder框架的具体模型,比如Encoder和Decoder都采用RNN模型来做,图2展示了用Encoder-Decoder框架做对联下联自动生成的架构图。

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