一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机器翻译等。Decoder-Only架构的代表模型包括GPT系列、LLaMA、OPT和BLOOM等。 1.2 工作原理 Decoder-Only架构通过解码器直接处理输入,并基于先前的输...
微软& 清华最新研究,打破 GPT 系列开创的 Decoder-Only 架构 ——提出 Decoder-Decoder 新型架构,名为 YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低 GPU 内存需求,且保留全局注意力能力。一张图来看 YOCO 和标准 Transformer 的比较。 在处理 512K 上下文长度时,标准 Transformer 内存使用是 YOC...
这种灵活性和通用性使得Decoder-only架构成为大语言模型的首选架构。 二、实际应用中的卓越表现 以GPT系列模型为例,它们采用了Decoder-only架构,并在多个自然语言处理任务上取得了卓越表现。GPT模型通过大规模预训练学习到了丰富的语言知识和语义信息,然后在特定任务上进行微调,即可实现高性能的文本生成和理解。这种高效的...
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...
搞清楚了Bert原理,那为什么说BERT属于Encoder-only模型? 很简单,因为它只使用了Transformer模型中的编码器部分,而没有使用解码器。在Transformer模型中,编码器负责将输入序列转换为上下文感知的表示,而解码器则负责生成输出序列。BERT使用了编码器。只使用编码器最主要的原因:BERT的预训练目标是通过掩盖部分输入来预测其他...
Decoder-only模型在大语言模型(LLM)中被广泛采用,主要原因在于其相较于其他架构具有几个显著的优点:无监督预训练:Decoder-only架构的一个重要特点是允许进行无监督预训练。这种能力使模型能够通过大量的未标注数据学习语言的统计模式和语义信息,从而提高了模型的语言理解和生成能力。效率与资源利用:同等参数量和推理...
1 前言encoder- decoder、encoder-only、decoder-only都是Transformer系列模型,代表模型分别是T5、BERT、GPT,他们的原理可以参考 Transformer模型及其变种(BERT、GPT)这个文章,至于为什么大模型倾向于decoder…
当前的大语言模型(如GPT)采用"decoder only"架构,而不是完整的Transformer架构,主要有几个原因:训练...
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...
GPT等大语言模型通常采用“decoder-only”架构,原因主要在于它们面向的是生成性任务,和传统的Transformer...