decoder input在时间序列中是实现的什么
时间: 2023-06-04 19:04:33 浏览: 38
功能?可以简单介绍一下吗?
回答:decoder input在时间序列中是实现生成模型中decoder的输入,用于生成器根据前面输入的context来预测下一个词语的概率分布。具体来说,decoder input是在训练阶段根据ground truth的target sequence来构造的,而在推理阶段则是根据模型在前一步生成出的词语来决定下一步的输入。这样,生成器可以根据前面输入和生成出的词语来不断地生成下一个词语并输出整个序列。
相关问题
在decoder input为什么要改变预测序列的长度
在Decoder中,输入的每个token都需要进行一次预测,并且在每个时间步,模型的输出都会被用来生成下一个token。因此,如果输入序列的长度与输出序列的长度不一致,模型就会出现问题。因此,为了避免这种情况,需要在Decoder中改变预测序列的长度。具体来说,当Decoder输入的序列长度大于输出序列长度时,需要在模型的输出中加入一个特殊的控制序列,来告知模型该输出“结束”信号。当Decoder输入的序列长度小于输出序列长度时,需要在输入序列中加入一些填充token,确保输入和输出序列的长度一致。
decoder input是做什么的 举例说明
Decoder input 是用来输入解码器的输入序列,以便生成输出序列。举一个例子,假设我们要让 AI 生成一段英文短文,我们可以将输入的英文文本编码为一个输入序列,然后通过传递该序列给解码器来生成一个输出序列,即生成一段 AI 产生的英文短文。Decoder input 在生成文本、翻译和对话等任务中都扮演着重要的角色。