Gemma Encoder论文 – 解码器到编码器适配的创新架构

Gemma Encoder 是一种新的编码器架构，改编自基于解码器的 Gemma 语言模型，适用于分类、回归和排序任务。通过系统研究注意力机制、池化策略、dropout 和填充策略，Gemma Encoder 在 GLUE 和 MS MARCO 基准测试中表现出色。当前代码尚未公开，但用户可根据论文方法自行实现，预计未来将发布代码。

Gemma Encoder的特点:

1. 从 Gemma 解码器模型改编，初始化使用预训练权重
2. 支持多种池化策略（如 First-K、Last-K、Mean 和 Attention Pooling）
3. 使用双向注意力机制显著提升性能
4. 适当的 dropout（最佳率为 0.1）增强模型鲁棒性和泛化能力
5. 填充策略（左填充和右填充）在微调后差异不大

Gemma Encoder的功能:

1. 用于分类、回归和排序任务
2. 支持针对特定任务的微调
3. 在 GLUE 和 MS MARCO 基准测试中表现出色
4. 处理列表输入 [B, M, L]，通过展平为 [B×M, L] 进行处理

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