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点击蓝字 关注我们 不迷路 01 Transformer分类 在《 Transformer原理 》中我们介绍了，现在大模型基本是基于Transformer构建，其中最出名就是GPT和BERT模型, 按照模型的结构基本可以分为三类： 纯Encoder模型 （典型代表BERT，仅使用Transformer中的编码器），又称为自编码（auto-encoding）Transformer模型, 前缀序列中任意两个token都相互可见,一般用于 句子分类等任务 。 纯Decoder模型 （典型代表GPT，仅使用Transformer中的解码器），又称为自回归（auto-regressive）Transformer模型, 待生成的token可以看到Decoder侧已经生成的token，但不能看未来尚未产生的token 。 Encoder-Decoder模型 （典型代表BART、T5），又称为Seq2Seq（sequence-to-sequence）Transformer模型, 待生成的token可以看到Encoder侧所有token(包括上下文)和Decoder侧已经生成的token，但不能看未来尚未产生的token 。 01 纯Encoder模型 纯Encoder
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