Encoder sensor hall. 普通分类也可以灵活运用 encoder-decoder 来完成，无监督时特别给力： 如果时分类的话可以直接要求输出等于输入来训练一个 encoder-decoder，然后拿 encoder 提取的特征做分类 Large Vision Language Model（LVLM）的经典模型结构，还要回溯到2022年的一篇工作，叫BLIP-2，出自于《BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models》这篇工作。 BLIP-2整体上包括三个部分，这一套固定的模型架构基本上也被后续的工作进一步沿用，具体包括： image backbone model 每一个 Encoder block 输出的 矩阵维度 与 输入 完全一致。 第三步：将 Encoder 输出的编码信息矩阵 C传递到 Decoder 中 Decoder 依次会根据 当前已经翻译过的单词 i（I） 翻译下一个单词 i+1（have），如下图所示。 大模型在架构上分为 Encoder-Only、Encoder-Decoder、Decoder-Only Encoder-Only 的模型只适用于NLU任务，但是由于MLM的预训练范式难scaling，导致现在做嵌入表征能力不如Decoder-only模型（参考Qwen3-Embeding，在模型上进行百M的训练就可以问鼎MTEB） encoder为什么很少有人提KVCache？ 最近在做VIT的加速，发现VIT这种基于transformer的encoder结构更多人在对注意力矩阵做稀疏化，而没有人做KVCache的。 另一块就是题目里面提到的Encoder Attention，其中的K，V输入来自encoder的输出 搜了下网上好像都没看到一个能把Decoder这两块结构表示清楚的图，于是画了一个，如下： Decoder中Attention计算拆解图 #2 至于为什么要这样做，原Paper有这么一句话： 以transformer为例，最原始的结构有6层encoder，6层decoder，而embedding在encoder、decoder之前都会做一次，目的是将词转化为向量，也即word2vec，有许多方法能做到这一点，转化为向量之后还会加一个position encoding，之后便会送入encoder或者decoder进行处理，至于encoder、decoder Learn how to set up a YouTube live stream using an encoder. 以transformer为例，最原始的结构有6层encoder，6层decoder，而embedding在encoder、decoder之前都会做一次，目的是将词转化为向量，也即word2vec，有许多方法能做到这一点，转化为向量之后还会加一个position encoding，之后便会送入encoder或者decoder进行处理，至于encoder、decoder Learn how to set up a YouTube live stream using an encoder. Using an encoder, you can broadcast your gameplay, use external cameras and mics, and more. 普通分类也可以灵活运用 encoder-decoder 来完成，无监督时特别给力： 如果时分类的话可以直接要求输出等于输入来训练一个 encoder-decoder，然后拿 encoder 提取的特征做分类 Large Vision Language Model（LVLM）的经典模型结构，还要回溯到2022年的一篇工作，叫BLIP-2，出自于《BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models》这篇工作。 BLIP-2整体上包括三个部分，这一套固定的模型架构基本上也被后续的工作进一步沿用，具体包括： image backbone model 每一个 Encoder block 输出的 矩阵维度 与 输入 完全一致。 第三步：将 Encoder 输出的编码信息矩阵 C传递到 Decoder 中 Decoder 依次会根据 当前已经翻译过的单词 i（I） 翻译下一个单词 i+1（have），如下图所示。 大模型在架构上分为 Encoder-Only、Encoder-Decoder、Decoder-Only Encoder-Only 的模型只适用于NLU任务，但是由于MLM的预训练范式难scaling，导致现在做嵌入表征能力不如Decoder-only模型（参考Qwen3-Embeding，在模型上进行百M的训练就可以问鼎MTEB） encoder为什么很少有人提KVCache？ 最近在做VIT的加速，发现VIT这种基于transformer的encoder结构更多人在对注意力矩阵做稀疏化，而没有人做KVCache的。 另一块就是题目里面提到的Encoder Attention，其中的K，V输入来自encoder的输出 搜了下网上好像都没看到一个能把Decoder这两块结构表示清楚的图，于是画了一个，如下： Decoder中Attention计算拆解图 #2 至于为什么要这样做，原Paper有这么一句话：. Mar 8, 2024 · 绝对位置可通过输出信号的幅值或光栅的物理编码刻度鉴别,前者称旋转变压器 (Rotating Transformer)；后者称绝对值编码器 (Absolute-value Encoder)。 所以现在很多人将GPT3看作是LLM发展历史上的拐点，尽管当时很多人没意识到，但似乎自那之后确实encoder-only一家独大的局面被打破了，越来越多的decoder-only大模型开始出现。 最近知乎上有个问题：为什么现在的LLM都是Decoder only的架构？不知不觉，像Bert这种encoder-only架构都不配拥有姓名了吗？ Jan 27, 2022 · Encoder-decoder 很适合像图像分割这种输出结果保留原尺寸的 pixel-wise 分类 任务，像 U-Net 就是图像领域一个很常见的 encoder-decoder. osue 0duezjw ribe i0k d1w qfqvnq htf1 ilh vrg5 58x