bert的编码器_bert decoder

bert的编码器和解码器的不同

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BERT模型只使用了Transformer的编码器(Encoder)部分,而没有使用解码器(Decoder)部分。这两者的主要区别如下:

1. 结构:

• BERT的编码器:由多层双向Transformer编码器堆叠而成。
• 标准Transformer的解码器:包含自注意力层和编码器-解码器注意力层。

1. 注意力机制:

• BERT编码器:使用双向(bidirectional)自注意力,可以同时获取左右上下文信息。
• Transformer解码器:使用单向(unidirectional)自注意力,只能看到前面的token。

1. 输入输出:

• BERT编码器:输入是完整的文本序列,输出是每个token的上下文表示。
• Transformer解码器:输入是已生成的部分序列,输出是下一个token的预测。

1. 用途:

• BERT编码器:主要用于生成文本的上下文表示,适合各种NLP任务。
• Transformer解码器:主要用于生成文本,如机器翻译、文本生成等任务。

1. 训练目标:

• BERT:使用掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)作为预训练任务。
• 标准Transformer解码器:通常使用自回归语言建模作为训练目标。

1. 并行性:

• BERT编码器:可以并行处理整个输入序列。
• Transformer解码器:需要逐token生成,不能完全并行化。

总之,BERT通过仅使用编码器部分,专注于生成强大的双向上下文表示,这使其非常适合各种理解类NLP任务,而不是生成类任务。

那么有哪些是encoder decoder架构

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基于encoder-decoder架构的模型主要包括以下几种:

1. Seq2Seq模型:最早的encoder-decoder架构,用于机器翻译等序列到序列的任务。
2. Transformer:使用自注意力机制的encoder-decoder模型,在多个NLP任务上取得突破性进展。
3. BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers):Facebook提出的预训练模型,用于文本生成和理解任务。
4. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):Google提出的统一文本到文本框架,可以处理多种NLP任务。
5. mBART:多语言版本的BART,支持跨语言任务。
6. MASS (Masked Sequence to Sequence Pre-training):微软提出的预训练模型,用于各种生成任务。
7. PEGASUS:Google提出的用于摘要任务的预训练模型。
8. ProphetNet:微软提出的预测未来n个token的预训练模型。
9. MarianMT:专门用于机器翻译的Transformer模型。
10. M2M-100:Facebook提出的多对多语言翻译模型。

这些模型都采用了encoder-decoder架构,但在具体实现、预训练方法和应用场景上有所不同。它们通常用于需要理解输入并生成相关输出的任务,如机器翻译、文本摘要、对话系统等。选择哪种模型取决于具体任务需求和可用资源。

为什么transformer是encoder decoder？而bert是encoder only

Transformer和BERT的架构设计有所不同,主要原因如下:

1. 设计目标不同:
   • Transformer最初设计用于机器翻译等序列到序列的任务,需要理解输入并生成相关输出,因此采用encoder-decoder架构。
   • BERT主要用于理解和表示任务,如文本分类、序列标注等,不需要生成文本,因此只使用encoder部分。
2. 注意力机制:
   • Transformer的decoder使用masked self-attention和encoder-decoder attention,允许生成文本。
   • BERT使用双向self-attention,可以同时获取左右上下文信息,更适合理解任务。
3. 输入输出:
   • Transformer输入一个序列,输出另一个序列。
   • BERT输入文本序列,输出每个token的上下文表示(embeddings)。
4. 预训练任务:
   • Transformer通常使用语言模型目标进行预训练。
   • BERT使用掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)作为预训练任务,这些都针对理解和表示。
5. 应用场景:
   • Transformer适用于需要生成输出的任务,如翻译、摘要等。
   • BERT适用于各种自然语言理解任务,如分类、问答等。
6. 计算效率:
   • Encoder-decoder架构在生成任务中更灵活,但计算成本较高。
   • Encoder-only架构计算效率更高,适合大规模预训练和下游任务微调。

总之,Transformer的encoder-decoder架构更全面,而BERT的encoder-only架构更专注于理解任务,各有优势。选择取决于具体应用需求。

常见的seq2seq模型有哪些

常见的seq2seq模型主要包括以下几种:

1. 基于RNN的seq2seq模型:

• 使用LSTM或GRU作为编码器和解码器
• 最早提出的seq2seq架构,用于机器翻译等任务

1. 基于Transformer的seq2seq模型:

• 使用自注意力机制代替RNN
• 代表模型如BART、T5等

1. CNN-based seq2seq模型:

• 使用卷积神经网络作为编码器和解码器
• 如Facebook的ConvS2S模型

1. 基于注意力机制的seq2seq模型:

• 在RNN基础上加入注意力机制
• 如Bahdanau attention、Luong attention等

1. 预训练-微调范式的seq2seq模型:

• 先在大规模数据上预训练,再在下游任务上微调
• 如BART、T5、MASS等

1. 多模态seq2seq模型:

• 处理多种模态的输入,如图像到文本
• 如Image Captioning模型

1. 领域特定的seq2seq模型:

• 针对特定领域优化的模型,如机器翻译的MarianMT

这些模型在不同的seq2seq任务中都有广泛应用,选择哪种模型取决于具体任务需求和可用资源。近年来,基于Transformer的模型由于其强大的性能,已经成为seq2seq任务的主流选择。