文章目录 一、GPT 大模型训练架构 - Transformer 架构 1、Transformer 架构 2、Transformer 架构的编码器和解码器 3、输入序列的位置编码 4、自注意力机制编码流程...5、OpenAI 开源的训练 GPT 大模型的 Transformer 代码 6、Transformer 代码示例 一、GPT 大模型训练架构 - Transformer 架构 1、Transformer...架构 是一种用于 处理序列数据 的深度学习模型架构 , 主要用于解决 自然语言处理 NLP 领域中的序列建模任务 ; 2、Transformer 架构的编码器和解码器 Transformer 架构 由...编码器 和 解码器 两部分组成 , 每个部分都包含 多层堆叠的 自注意力机制 和 前馈神经网络 ; 编码器 : 负责 将 输入序列 转换为一系列 向量表示 ; 自注意力机制 : 计算输入序列中每个位置与其他所有位置的相关性..., 来捕捉序列中的依赖关系 ; 前馈神经网络 : 每层包含一个前馈神经网络 , 组成了两层全连接网络 , 用于进一步转换自注意力机制的输出 ; 解码器 : 根据 向量表示 生成 输出序列 ; 掩码自注意力机制
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。...具有生成能力的基于解码器的模型（如 GPT 系列）。可以通过在顶部添加一个线性层（也称为“语言模型头”）来预测下一个标记。...编码器-解码器模型（BART、Pegasus、MASS、...）能够根据编码器的表示来调节解码器的输出。它可用于摘要和翻译等任务。它是通过从编码器到解码器的交叉注意力连接来完成的。...在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。我们将使用 BERT 作为编码器和解码器来训练一个摘要模型。...交叉注意力层使模型能够根据输入来调节预测。 将 BERT 模型直接用作解码器是不可能的，因为构建块是不一样，但是利用BERT的权值可以很容易地添加额外的连接并构建解码器部分。
让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。...具有生成能力的基于解码器的模型（如 GPT 系列）。可以通过在顶部添加一个线性层（也称为“语言模型头”）来预测下一个标记。...编码器-解码器模型（BART、Pegasus、MASS、...）能够根据编码器的表示来调节解码器的输出。它可用于摘要和翻译等任务。它是通过从编码器到解码器的交叉注意力连接来完成的。...在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。我们将使用 BERT 作为编码器和解码器来训练一个摘要模型。...交叉注意力层使模型能够根据输入来调节预测。 将 BERT 模型直接用作解码器是不可能的，因为构建块是不一样，但是利用BERT的权值可以很容易地添加额外的连接并构建解码器部分。
在这篇博文[1]中，我的目标是在不依赖代码或数学的情况下提供Transformer如何工作的高级解释。我的目标是避免混淆技术术语以及与以前的架构进行比较。...编码器-解码器架构 最初，Transformer 是作为机器翻译的架构提出的，并使用编码器和解码器来实现这一目标；在使用解码器转换为所需的输出格式之前，使用编码器创建中间表示。...虽然编码器-解码器转换器已经变得不太常见，但 T5 等架构演示了如何将问答、摘要和分类等任务构建为序列到序列问题并使用这种方法来解决。...编码器-解码器架构的主要区别在于解码器使用编码器-解码器注意力，它在注意力计算期间同时使用编码器的输出（作为 K 和 V）和解码器块的输入（作为 Q）。...这与自注意力形成对比，自注意力对于所有输入使用相同的输入嵌入矩阵。除此之外，整体生成过程与使用仅解码器架构非常相似。 我们可以将编码器-解码器架构可视化，如下图所示。
纯解码器 给出一个文本提示，如 "谢谢你的午餐，我有一个… "这些模型将通过迭代预测最可能的下一个词来自动完成序列。GPT模型家族就属于这一类。...为了使注意力权重可视化，我们可以使用神经元_视图模块，它可以追踪权重的计算，来显示查询和键向量是如何结合起来产生最终权重的。...你也可能看到它被称为核大小为1的单维卷积，通常由具有计算机视觉背景的人使用（例如，OpenAI的GPT代码库使用这种命名法）。...让我们来看看这对模型结构有什么影响。 添加归一化层（normalization） 如前所述，Transformer架构利用了层归一化和残差连接。前者将批次中的每个输入归一化，使其具有零均值和统一方差。...编码器-解码器分支 虽然使用单一的编码器或解码器堆栈来构建模型已经很普遍，但Transformer架构有几个编码器-解码器的变体，在NLGU和NLG领域都有新的应用： T5 T5模型通过将所有的NLU和
下一篇，我将讨论基于这些概念构建的变分自编码器，以构建更强大的模型。 欠完备的自编码器 构建自编码器最简单的架构是限制网络隐藏层中存在的节点数量，进而限制可以通过网络传输的信息量。...为了深入了解自编码器，我们还必须了解我们的编码器和解码器模型的容量（capacity ）。...即使“瓶颈层”只有一个隐藏节点，只要编码器和解码器模型有足够的容量来学习一些可以将数据映射到索引的任意函数，我们的模型仍然可以记住训练数据。...这与降噪自编码器相似，因为输入的小扰动本质上被认为是噪声，并且我们希望我们的模型对噪声具有很强的鲁棒性。...因为自编码器学习如何根据训练期间从数据中发现的属性（即，输入特征向量之间的相关性）来压缩数据，所以这些模型通常仅能够重构与训练中观察到的模型相似的数据。
在这篇文章中，我们将构建一个基于LSTM的Seq2Seq模型，使用编码器-解码器架构进行机器翻译。...本篇文章内容： 介绍 数据准备和预处理 长短期记忆(LSTM) - 背景知识 编码器模型架构(Seq2Seq) 编码器代码实现(Seq2Seq) 解码器模型架构(Seq2Seq) 解码器代码实现(Seq2Seq...) Seq2Seq(编码器+解码器)接口 Seq2Seq(编码器+解码器)代码实现 Seq2Seq模型训练 Seq2Seq模型推理 1.介绍 神经机器翻译(NMT)是一种机器翻译方法，它使用人工神经网络来预测一个单词序列的可能性...因此，在接下来的系列文章中，我将通过更改模型的体系结构来提高上述模型的性能，例如使用双向LSTM，添加注意力机制或将LSTM替换为Transformers模型来克服这些明显的缺点。...希望我能够对Seq2Seq模型如何处理数据有一些直观的了解，在评论部分告诉我您的想法。
图 1：变换器模型架构，来自 Vaswani 等人的《Attention Is All You Need》 编码器位于左侧，解码器位于右侧，编码器和解码器都由可以多次堆叠在一起的模块组成，这展示在图中的...在编码器和解码器的多头注意力机制模块中，V 与 Q 具有相同的单词序列。但对于反馈给编码器和解码器序列的注意力机制模块，V 与 Q 具有不同的单词序列。...该元素将被填充到我们的解码器输入序列的第二个位置，该序列现在具有句子的开头标记和其中的第一个字（字符）。 将编码器序列和新的解码器序列输入到模型中，取输出的第二个元素并将其放入解码器输入序列。...我使用了教师强制来进行训练，这意味着编码器由 24 个数据点的集合组成作为输入，解码器输入是 12 个数据点的集合。其中第一个是「序列开始」值，后面的数据点是目标序列。...使用 GPU 来加速训练可能也会有很大帮助，本次实验我并没有在我的本地机器上运行，而是在 Watson Studio Local Platform 上用 GPU 来训练了这个模型。
现在我们已经介绍了我们的主要向量/张量，让我们回顾一下 RNN 的机制并建立一个可视化的语言来描述这些模型： RNN 下一步会使用第二个输入向量和第一步的隐藏状态，创建第二个时间步骤的输出。...在接下来的可视化中，每个编码器 encoder 或解码器 decoder 的脉冲都是 RNN 处理其输入并生成该时间步的输出。...注意力模型与经典的序列到序列模型有两个主要区别： 首先，编码器 encoder 将更多的数据传递给解码器 decoder。...处理后的分数，从而放大具有高分数的隐藏状态 hidden states，并淹没具有低分数的隐藏状态 hidden states 这个评分过程在解码器 decoder 端的每个时间步骤中进行。...现在让我们将所有内容整合到以下可视化中，看看注意力过程是如何工作的： 注意力解码器 RNN 接收 符号的嵌入向量，和一个初始解码器隐藏状态 initial decoder hidden state
通过构造我们的编码器模型来输出可能值的范围（统计分布），我们将随机采样这些值以供给我们的解码器模型，我们实质上实施了连续，平滑的潜在空间表示。...实现 在前面，我建立了变分自编码器结构的统计动机。在本节中，我将提供自己构建这种模型的实际实现细节。...如果我们要构建一个真正的多元高斯模型，我们需要定义一个协方差矩阵来描述每个维度是如何相关的。然而，我们将做一个简化的假设，即我们的协方差矩阵在对角线上只有非零值，允许我们用简单的向量来描述这些信息。...潜在空间的可视化 为了理解变分自编码器模型的含义及它与标准自编码器架构的差异，检查潜在空间很有必要。 变分自编码器的主要优点是我们能够学习输入数据的平滑潜在状态表示。...当我构建一个变分自编码器时，我喜欢从数据中检查一些样本的潜在维度，以了解分布的特征。我鼓励你也这样做。 ?
该模型摒弃了Transformer的复杂结构，转而采用了多层感知器(MLP)的编码器-解码器架构。...它的设计思路非常巧妙,摒弃了目前流行的转换器(Transformer)结构，而是采用了编码器-解码器的框架，使用简单的多层感知器(MLP)网络来完成编码和解码的工作。 那它是如何工作的呢?...我们还可以看到，该模型有三个主要组成部分：编码器、解码器和时序解码器，它们都依赖于残差块结构。 这张图包含了很多信息，让我们来更详细地探讨每个组件。...探索残差块 如前所述，残差块是 TiDE 架构的基础层。 残差块的组成 从上图中，我们可以看到这是一个具有一个隐藏层和 ReLU 激活的 MLP。然后是一个剔除层、一个跳转连接和最后的层归一化步骤。...有趣的是，TSMixer 也是谷歌研究人员开发的基于 MLP 的多元预测架构，但它比 TiDE 早一个月发布。因此，我认为在一个小实验中比较这两种模型是很有趣的。
我们的FCN架构包含两个部分：编码器和解码器 ?...FCN 架构 对于编码器的构建，我们利用已在 ImageNet 数据集上预训练的 VGG16 模型进行编码，我们将 VGG16 模型上的全连接层全部用卷积来替代。...编码器将图片中的特征抽取出来，并且把它应用在解码器中。 构建完编码器后，下一步就是构建解码器，解码器是通过转置卷积层，对编码器末层进行上采样来实现的。卷积转置本质上来说就是反向卷积 ?...FCN架构是由预训练模型、全连接层替换和卷积转置构成的架构 在最后，我们会在某些特定的层之间添加跳跃层，其中这些特定层需要能够允许网络使用不同的像素大小。...其中我使用 Python 和 TensorFlow 构建并训练了模型。我的模型训练是在 NVIDIA 1080Ti 上进行的，训练 30 遍花了不到 1 个小时的时间。输出如下图： ?
该网络结构具有编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分。编码器负责逐步提取输入图像的特征并降低空间分辨率。解码器则通过上采样操作将特征图恢复到原始输入图像的尺寸，并逐步生成分割结果。...它由一个编码器和一个解码器组成，具有U字形的拓扑结构，因此得名UNet。下面是UNet的网络结构描述：编码器（Encoder）部分：输入层：接受输入图像作为模型的输入。...UNet的设计思想是通过编码器逐渐提取丰富的低级特征和高级特征，然后通过解码器逐渐恢复分辨率，并将低级特征和高级特征进行融合，以便获取准确且具有上下文信息的分割结果。...可以使用常见的数据增强技术（如随机翻转、旋转、缩放、对比度增强等）来增加数据量和多样性。模型构建：构建 UNet 模型，包括定义输入和输出张量、搭建编码器和解码器部分等。...UNet 是一种经典的卷积神经网络结构，具有编码器和解码器部分，可以有效地对图像进行分割。
研究者对各种引入了注意力的神经架构进行了回顾，还展示了注意力如何提高神经模型的可解释性。最后，研究者讨论了建模注意力起到重大影响的一些应用。...中心思想是在输入序列中引入注意力权重α，来对具有相关信息的位置集合进行优先级排序，以生成下一个输出 token。 ? 图 2：编码器-解码器架构：(a) 为传统结构，(b) 为带注意力机制的结构。...具有注意力的相应编码器-解码器架构如图 2(b) 所示。...注意力网络架构 在这一部分，研究者描述了与注意力相关的三种显著的神经架构：（1）编码器-解码器框架；（2）将注意力扩展至单个输入序列之外的记忆网络；（3）利用注意力规避循环模型序列处理组件的架构。...最后，Xu 等人提供了相关图像区域（即具有高注意力权重的区域）的大量可视化列表，这些区域对图像字幕任务（图 4(c)）中生成的文本具有重大的影响。
对比预训练过程可视化（图片来自原帖） CLIP 是一组模型。有 9 个图像编码器、5 个卷积编码器和 4 个 transformer 编码器。...简而言之，扩散模型通过扩散步骤链向输入数据添加随机噪声，然后它们会学习逆向扩散过程以从噪声中构造图像。 去噪扩散模型生成图像。 下图是 Google 使用扩散模型生成图像的可视化说明。...GLIDE 对原始 U-Net 架构的宽度、深度等方面有不同的修改，在 8×8、16×16 和 32×32 分辨率下添加了具有多个注意力头的全局注意力层。...此外，还将时间步嵌入的投影添加到每个残差块中。 对于分类器引导模型，分类器架构是 U-Net 模型的下采样主干网络，在 8×8 层有一个注意力池以生成最终输出。...（CLIP 文本编码器）+ 1B（扩散先验）+ 3.5B（扩散解码器）+ 1B（两个扩散上采样器）=~ 大约 6.5B 参数（如果我没记错的话）。 这个方法允许基于文本描述生成图像。
相比于传统模型，U-Net在架构和基于像素的图像分割方面更成功；特别地，它在有限数据集图像上更加有效。下面，我们通过对生物医学图像分析来实现该体系结构。...此外，填充（添加像素）方法对于将U-Net模型应用于大图像上也具有重要意义；如果不这样，GPU 内存容量将限制分辨率。...下图显示了我提到的镜像填充和分割的结果： 三、U-Net 和自编码器的区别 为了理解UNet独特的结构，我们将传统的分割方法“自编码器”（autoencoder）架构与Unet进行简单地比较。...在传统的自动编码器结构中，输入信息的大小逐层递减。 自编码器的模型 在这个结构中，编码器部分完成之后，解码器部分开始。...原始ResNet（左）-RoR方法（右） 从经典的ResNet模型架构可以看出，每个蓝色块都有一个跳过连接。在RoR 方法中，通过前面的连接将新的连接从输入添加到输出。
图 SAM 在多个下游任务上表现不佳 但是最近的研究表明，SAM 在多种下游任务中并非具有很强的鲁棒性与泛化性，例如在医学图像、伪装物体、添加干扰的自然图像等领域表现较差。...我们使用弱监督的方式在各种下游任务上对 SAM 进行自适应 为了应对上述挑战，我们提出了一种具有锚点正则化和低秩微调的弱监督自训练架构，以提高自适应的鲁棒性和计算效率。...基于自训练的自适应框架 弱监督如何帮助实现有效的自训练 低秩权重更新 1.Segment Anything Model SAM 主要由三个组件构成：图像编码器（ImageEncoder）、提示编码器...2.Source-Free 域适应自训练 图 2 所提出的具有锚定网络正则化和对比损失正则化的自训练架构 针对未提供标记的目标数据集 DT={xi} 和预训练的分割模型。...3) 对比损失正则化编码器特征空间 图 3 两个分支下的对比损失 以上两个训练目标是在解码器的输出空间中执行的。
摘要 端到端面向任务的对话是具有挑战性的，因为知识库通常很大，而且是动态的，很难融入到学习框架中。我们提出全局到本地存储指针（GLMP）网络来解决这个问题。...在我们的模型中，提出了一种全局存储编码器和本地存储解码器来共享外部知识。编码器对对话历史进行编码，修改全局上下文表示，并生成全局存储指针。解码器首先生成带有未填充槽的草图响应。...如果希望重用模型，请将-path=path_name_model添加到函数调用中。通过使用每一个响应精度，WER，F1和BLEU来评估模型。...测试面向任务的对话框数据集的模型 我们创建了myTest.py来训练模型。...SMD导航域中的内存警示可视化。
对比预训练过程可视化（图片来自原帖） CLIP 是一组模型。有 9 个图像编码器、5 个卷积编码器和 4 个 transformer 编码器。...简而言之，扩散模型通过扩散步骤链向输入数据添加随机噪声，然后它们会学习逆向扩散过程以从噪声中构造图像。 去噪扩散模型生成图像 下图是 Google 使用扩散模型生成图像的可视化说明。...图片来自原论文 GLIDE 对原始 U-Net 架构的宽度、深度等方面有不同的修改，在 8×8、16×16 和 32×32 分辨率下添加了具有多个注意力头的全局注意力层。...此外，还将时间步嵌入的投影添加到每个残差块中。 对于分类器引导模型，分类器架构是 U-Net 模型的下采样主干网络，在 8×8 层有一个注意力池以生成最终输出。...（CLIP 文本编码器）+ 1B（扩散先验）+ 3.5B（扩散解码器）+ 1B（两个扩散上采样器）=~ 大约 6.5B 参数（如果我没记错的话）。 这个方法允许基于文本描述生成图像。
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