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「Seq2Seq」找到 8 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…用verbalizer把标签映射到词，它本质上是基于掩码语言模型的少样本半监督方法，不是普通自回归生成。另一类才是T5或BART式seq2seq，把标签、实体或结构序列化后解码。GPT-3展示了无需梯度更新的上下文少样本能力，但论文也明确有表现不佳的数据集，不能说它普遍接近微调。 机制与边界 提示分类可让模型预测标签词，关键在模板、verbalizer和标签词概率的校准。PET还会用多个pattern训练模型，对无标注数据产生软标签，再训练最终分类器。seq2seq则把任务统…
匹配标题与标签：Encoder vs Decoder 功能区别? Seq2Seq 模型中编码器与解码器的结构差异与信息处理流程 模型架构 Seq2Seq Encoder-Decoder Transformer 注意力机制 自回归生成 2026真题 Encoder Decoder 区别 Seq2Seq 模型结构 编码器解码器功能 大模型架构与原理 海尔
匹配正文：…但“可计算”不保证模型可靠外推。 现代架构要分开说 BERT是encoder-only；GPT是decoder-only，没有原始seq2seq decoder中的cross-attention；T5属于encoder-decoder。现代LLM常采用Pre-Norm、RMSNorm、RoPE和不同FFN，不能倒写成原始Transformer定义。训练时decoder各位置可在因果mask下并行，推理时通常自回归生成。 图解 Transformer 架构核心组件原理图解
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