Decoder-only模型则通常不需要这样的填充操作,特别是在使用自回归方式生成文本时,可以按需逐步处理,从而节省内存。 5. 泛化能力:Decoder-only架构,特别是自回归模型如GPT系列,通过让每个单词的预测基于前面已经生成的所有单词,能够学习到文本中的长距离依赖关系。这种自回归性质促进了模型对复杂语言结构的理解,并提升了其...
Decoder-only架构是一种神经网络模型结构,特别适用于自然语言处理(NLP)任务。与常见的编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构不同的是,Decoder-only架构只包含解码器部分。这种架构的代表例子包括OpenAI的GPT系列模型。在Transformer模型中,编码器和解码器各有特定的功能:编码器负责捕捉输入序列的信息,而解码器则根据...
而Decoder-only 架构的 Attention 矩阵是一个下三角阵,注意三角阵的行列式等于它对角线元素之积,由于 softmax 的存在,对角线必然都是正数,所以它的行列式必然是正数,即 Decoder-only 架构的 Attention 矩阵一定是满秩的!满秩意味着理论上有更强的表达能力,也就是说,Decoder-only 架构的 Attention 矩阵在理论上具有...
而Decoder-only 架构的 Attention 矩阵是一个下三角阵,注意三角阵的行列式等于它对角线元素之积,由于 softmax 的存在,对角线必然都是正数,所以它的行列式必然是正数,即 Decoder-only 架构的 Attention 矩阵一定是满秩的!满秩意味着理论上有更强的表达能力,也就是说,Decoder-only 架构的 Attention 矩阵在理论上具有...
所以,笔者作出的回答是:LLM 之所以主要都用 Decoder-only 架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为 Encoder 的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而 Encoder-Decoder 架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以...
所以,笔者作出的回答是:LLM 之所以主要都用 Decoder-only 架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为 Encoder 的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而 Encoder-Decoder 架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以...