大学生活动网站开发文案,怎么做国外的网站,如何在腾讯云做网站,想要个免费网站Transformer、Seq2Seq、Encoder-Decoder、Attention由这四者之间的关系可以从模型架构的发展脉络来理解#xff1a; Seq2Seq 与 Encoder–Decoder 模型 “Seq2Seq”#xff08;sequence‐to‐sequence#xff09;是一类用于将一个变长序列映射为另一个变长序列的任务#x…Transformer、Seq2Seq、Encoder-Decoder、Attention由这四者之间的关系可以从模型架构的发展脉络来理解 Seq2Seq 与 Encoder–Decoder 模型 “Seq2Seq”sequence‐to‐sequence是一类用于将一个变长序列映射为另一个变长序列的任务例如机器翻译、对话生成等。为了解决这类任务人们提出了Encoder–Decoder 模型 编码器Encoder读取输入序列将其转换为一个或一系列隐藏表示通常是固定长度的向量或者一个隐藏状态序列。解码器Decoder根据编码器输出的表示逐步生成目标序列。 在早期的实现中编码器和解码器常用的是循环神经网络RNN、LSTM或GRU。 Attention 机制的引入 传统的 Encoder–Decoder 模型将整个输入序列压缩成一个固定的向量这在处理长序列时往往会丢失关键信息即所谓的信息瓶颈问题。为了解决这一问题Attention 机制被引入到 Seq2Seq 模型中 在每个解码步骤中解码器不再仅依赖那个固定的上下文向量而是根据当前的解码状态计算与输入各时刻隐藏状态的“相关性”或“对齐”分数然后用这些分数作为权重对所有编码器输出进行加权求和形成一个动态的上下文向量。 这样模型能够“关注”输入中与当前输出最相关的部分从而大大提高了长序列翻译等任务的效果。 Transformer 架构 Transformer 是在 2017 年提出的一种全新的 Encoder–Decoder 架构其核心思想是完全依赖注意力机制 自注意力Self-Attention在编码器内部每个词的表示可以直接和同一序列中其他词的表示进行交互不依赖传统的序列化的递归结构解码器内部也使用了带有因果掩码Causal Masking的自注意力确保生成时只能利用“过去”的信息。交叉注意力Cross-Attention解码器的每一步会“关注”编码器输出的各个位置从而获得与当前生成内容相关的输入信息。Transformer 通过多头注意力机制Multi-Head Attention允许模型从不同的“角度”捕捉信息同时利用并行化计算大大提高了训练效率和建模能力。
总结来说
Seq2Seq 是一个任务范式Encoder–Decoder 是实现这种任务的基本架构Attention 机制是为了解决传统 Encoder–Decoder 模型固定向量传递信息不足的问题而提出的增强方法使得解码器可以动态地选择输入信息Transformer 则是在此基础上发展出的全新架构它完全依赖注意力机制包括自注意力和交叉注意力取代了传统的递归或卷积结构因而具备更强的并行计算能力和更好的长距离依赖建模能力。
这种发展脉络体现了从最初的序列映射Seq2Seq、Encoder–Decoder再到利用 Attention 改进信息传递最终到用 Transformer 架构构建大规模、并行高效的模型的过程。
