03.用于LLMs不同的任务-transformer 架构

news/2024/2/25 13:45:32/文章来源:https://blog.csdn.net/cq20110310/article/details/135503536

大多数现代LLMs都依赖于 transformer 架构,这是 2017 年论文 Attention Is All You Need 中介绍的深度神经网络架构。要理解LLMs,我们必须简要回顾一下最初的转换器,它最初是为机器翻译而开发的,将英语文本翻译成德语和法语。变压器架构的简化版本如图 1.4 所示。

图 1.4 原始 Transformer 架构的简化描述,该架构是用于语言翻译的深度学习模型。转换器由两部分组成,一个编码器,用于处理输入文本并生成文本的嵌入表示(一种在不同维度捕获许多不同因素的数字表示),解码器可以使用该表示一次生成一个单词的翻译文本。请注意,此图显示了翻译过程的最后阶段,解码器只需生成最后一个单词(“Beispiel”),给定原始输入文本(“This is an example”)和部分翻译的句子(“Das ist ein”),即可完成翻译。图编号表示处理数据的顺序,并提供有关读取图的最佳顺序的指导。

图 1.4 中描述的 transformer 架构由两个子模块组成,一个编码器和一个解码器。编码器模块处理输入文本并将其编码为一系列数字表示或向量,以捕获输入的上下文信息。然后,解码器模块获取这些编码的向量并从中生成输出文本

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