BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。

Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。 从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难，因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使许多具有不同目标的预训练模型。

首先，编码器模型（例如，BERT、RoBERTa、FNet 等）学习如何从他们阅读的文本中创建固定大小的特征表示。这种表示可用于训练网络进行分类、翻译、摘要等。具有生成能力的基于解码器的模型（如 GPT 系列）。可以通过在顶部添加一个线性层（也称为“语言模型头”）来预测下一个标记。编码器-解码器模型（BART、Pegasus、MASS、...）能够根据编码器的表示来调节解码器的输出。它可用于摘要和翻译等任务。它是通过从编码器到解码器的交叉注意力连接来完成的。

WebSockets是一种在客户端和服务器之间建立双向通信通道的技术，允许双方在任何时候发送和接收消息。这种技术常被用于实时应用中，例如聊天应用、在线游戏等。但是，你真的需要WebSockets吗？

什么是WebSockets？

引言

建 WebSocket 应用时，为了处理来自客户端的消息，我们需要自定义 Decoder 来对 WebSocket 帧内的数据进行解码。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 中使用和实现 WebSocket 的 Decoder，并探讨其工作原理。

一、WebSocket与Spring Boot集成

要实现类似 ChatGPT 的流式响应 UI，前端需要处理实时数据流并动态更新界面。以下是核心实现方案：

一、核心技术方案

数据获取方式：

在软件开发的世界里，对本地文件的操作是一项基础且核心的技能。无论是读取配置文件、存储用户数据，还是处理日志信息，文件操作无处不在。Deno 作为一款现代的 JavaScript 和 TypeScript 运行时，提供了强大而便捷的文件系统 API，让开发者能够高效地与本地文件系统交互。本文将带你从基础入门，逐步深入到进阶应用，并分享一些实用技巧，帮助你全面掌握 Deno 操作本地文件的方法。

一、基础入门教程

程序员们经常会遇到Unicode编码，到底应该怎么使用，今天这篇文章就来详细讲讲。

什么是Unicode编码？

本文使用 Flask 和 H5 三件套（HTML+JS+CSS）实现大模型聊天应用的基本方式

话不多说，先贴上实现效果：

流式输出：

思考输出：

模型设置：

会话切换：

前言

大模型的聊天应用从功能到 UI 设计来说都已经非常标准化了，然而身为小白的我至今还天真地以为页面上的流式响应是一门了不起的技术。 于是在得空的时候亲手实现了一个名为 Chat Mate 的聊天应用，该应用主打低代码量和简单易用，并且实现了 Chat 应用需要具备的流式输出、历史记录、模型思考等功能。 项目采用前后端分离的方式，前端完全由原生 HTML、JS、CSS 编写，没有使用任何封装好的框架，后端使用 Python 的 Flask 编写，实现简单。

在只用解码器的大模型中，其实原本的 Encoder-Decoder Attention 层关联编码器的方式发生了一些改变，因为没有编码器的存在，它需要通过其他途径获取类似编码器输出的信息，以下是具体解释：