在神经网络中，特别是在序列到序列模型中，编码器负责处理输入数据并将其压缩为固定大小的表示，通常称为上下文或潜在向量。此表示包含预测输出所需的基本信息。
另一方面，解码器获取该压缩信息并生成相应的输出，例如语言翻译任务中的翻译或文本生成任务中的下一个单词。编码器-解码器架构用于像变压器、lstm和seq2seq模型这样的模型中。
当编码器专注于捕获输入的基本特征时，解码器基于编码信息生成输出。此结构对于涉及顺序数据的任务 (如机器翻译或汇总) 是基本的。
知识蒸馏是什么？
继续阅读
您如何在无服务器架构中管理成本？
在无服务器架构中管理成本涉及仔细的规划、监控和优化资源使用。由于无服务器架构根据资源的实际使用量（如计算时间和内存）收费，开发人员需要对应用程序的运行情况和需求峰值保持警惕。通过了解云服务提供商的计费模型，开发人员可以更好地估算成本，避免意
大型语言模型（LLMs）中模型规模的意义是什么？
是的，LLMs可以集成到现有软件中，以增强功能和自动化任务。集成通常涉及使用由OpenAI、Hugging Face或Cohere等平台提供的api。这些api通过发送提示和接收输出来实现与模型的无缝交互，从而可以直接将LLM功能嵌入到we
视觉-语言模型将在未来智能助手中扮演什么角色？
“视觉语言模型（VLMs）将在未来智能助手的发展中发挥重要作用，通过增强对视觉和文本信息的理解。这些模型通过整合分析图像的能力与处理语言的能力，使助手能够与用户进行更有意义的互动。例如，一款配备VLM的智能助手不仅能够回答基于文本的查询，还