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CodeT5+:基于编码器 – 解码器的大型语言模型应用于代码理解和生成任务
本文介绍了来自Salesforce的研究者提出的CodeT5+,一个基于编码器 - 解码器的大型语言模型,用于广泛的代码理解和生成任务。该模型通过灵活的预训练任务和架构设计,解决了现有模型在不同下游任务中性能不佳的问题。- 67
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Transformer模型架构中的Attention模块详解
本文详细解释了Transformer模型架构中的Attention模块,包括注意力机制的作用、论文《Attention Is All You Need》的创新点以及编码器-解码器的具体组成。- 238
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Transformer工作原理解析
本文解析了Transformer神经序列转导模型的工作原理,包括编码器-解码器结构和自回归模型的特点。了解Transformer的工作原理有助于深入理解神经网络模型在自然语言处理等领域的应用。- 195
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