Decoder
Transformers基本原理—Decoder如何进行解码?
一、Transformers整体架构概述Transformers 是一种基于自注意力机制的架构,最初在2017年由Vaswani等人在论文《Attention Is All You Need》中提出。 这种架构彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,因为它能够有效地处理序列数据,并且能够捕捉长距离依赖关系。 Transformers整体架构如下:主要架构由左侧的编码器(Encoder)和右侧的解码器(Decoder)构成。
3/10/2025 10:20:00 AM
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
数据
模型
机器人
谷歌
大模型
Midjourney
智能
用户
开源
学习
GPT
微软
Meta
图像
AI创作
技术
论文
Stable Diffusion
Gemini
马斯克
算法
蛋白质
芯片
代码
生成式
英伟达
腾讯
神经网络
研究
计算
Anthropic
3D
Sora
AI for Science
AI设计
机器学习
开发者
GPU
AI视频
华为
场景
人形机器人
预测
百度
苹果
伟达
Transformer
深度学习
xAI
Claude
模态
字节跳动
大语言模型
搜索
驾驶
具身智能
神器推荐
文本
Copilot
LLaMA
算力
安全
视觉
视频生成
训练
干货合集
应用
大型语言模型
亚马逊
科技
智能体
DeepMind
特斯拉