当模型足够大，数据足够多时，Decoder-only模型学习通用表征的上限更高。
1. 训练效率:使用decoder only模型框架可以减少模型的参数数量和计算复杂度,从而提高训练效率。同时,由于解码器只需要生成输出序列,而不需要对输入序列进行编码,因此可以更快地训练模型。 2. 推理速度:在推理阶段,使用decoder only模型框架可以减少模型的推理时间,因为只需要生成输出序列,而不需要对输入序列进行编码。 3...
3. 多任务微调模式 在这种架构模式中，我们对大型语言模型进行了微调，使其能够同时处理多个任务，而非...
文字版: https://fabulous-fuchsia-dd4.notion.site/LLM-Decoder-Only-2bfe9b5713cb4ed78078607998f18bef?pvs=4科技 计算机技术 Attention decoder Chatgpt LLama 面试 LLM _小问号_ 发消息 关注3256 Study 1/66 创建者:Garnet_Az_Ch 收藏 LLM面试_为什么常用Decoder Only结构 2.3万播放 非科班转大模型的...
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在decoder-only里面，当我们在计算所有的keys对qi，我们只需要这些keys{k1,k2,⋯,ki}, 那么对应的...
还有其他实验也支持这个结论。最后，Encoder-Decoder和Decoder-Only其实各有优势，但实际上并不会出现天差...
LLM通常是基于Transformer架构构建的，它们通过扩大模型的规模来提高性能。随着计算资源的增加，能够训练更大...
1. 训练效率:使用decoder only模型框架可以减少模型的参数数量和计算复杂度,从而提高训练效率。同时,由于解码器只需要生成输出序列,而不需要对输入序列进行编码,因此可以更快地训练模型。 2. 推理速度:在推理阶段,使用decoder only模型框架可以减少模型的推理时间,因为只需要生成输出序列,而不需要对输入序列进行编码。
保持模型一致性：使用Decoder-only架构可以保持模型的一致性，使得模型在不同的任务上更易于迁移和使用。...