Encoder的主要作用是进行特征提取,这样做是因为原始输入中包含一些无用或干扰信息,这会使模型的性能和泛化性大打折扣。所以在这之前,我们通过Encoder来先对数据进行一次特征提取和挖掘. 从架构上看Encoder仅仅只是一个编码器,但如果把这个编码器给放大,我们就能看到里面更多的东西,比如说Transformer架构中最经典的自注意力机制。
这样,每个词的原始向量与其位置向量相加,形成了一个既含有词义也含有位置信息的新向量。 即便句子的顺序变化,位置向量也能保持词之间的相对位置关系,使得大模型能准确理解词与词之间的连接。 二、解码器(Decoder)架构剖析 现在轮到解码器承担任务。与编码器不同的是,解码器面临着额外的挑战:在不预见未来的情况下,逐...
代表模型:T5、UniLM等,这些模型通过共享编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的参数,实现对前缀的理解和文本生成。优点:是可以减少对预训练模型参数的修改,降低过拟合风险; 缺点:可能受到前缀表示长度的限制,无法充分捕捉任务相关的信息。 Causal LM(因果语言模型)定义:Causal LM是一种自回归模型,它在生成文本时只能依赖...
Causal LM 适合于生成长文本序列,模型简单,但在利用上下文信息方面可能受限。 Encoder-Decoder模型 提供了处理复杂序列转换的灵活性,但可能需要更多的计算资源和训练成本。 在选择模型时,需要根据具体的任务需求、数据特性以及计算资源来决定使用哪种模型架构。 大模型面试题汇总及答案解析,点击下方卡片免费领取~ AI绘画老...
RAG新基座模型升级 ModernBert 自2018年Google发明BERT模型以来,大语言模型发展迅速,但encoder only分支改进较少。BERT及其变种RoBERTa主要用于编码任务,如分类、推荐等,而decoder only - 小工蚁于20241229发布在抖音,已经收获了21.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
而作者今天再次更新了这张图,增加了其它的模型。这个图对于当前大语言模型技术总结非常清晰明了。三个树枝分别代表三类不同技术栈(Encoder-Decoder、Encoder-Only和Decoder-Only)。毫无提问Decoder-Only是目前最火热的方法(最右侧最粗壮的),从GPT-1开始,最近的一系列大模型都是这种架构,而BERT作为最早的transformer的...
此外,随着模型规模的增大和数据量的增加,Decoder-only模型能够更好地利用这些资源,并展现出更强的性能。尽管Encoder-Decoder架构在某些特定任务(如机器翻译)中仍然非常有效,但Decoder-only模型因其所提供的效率、灵活性和强大生成能力,在构建大规模语言模型时更受欢迎。
昨天,亚马逊的研究人员(还有一些美国高校)发表了一篇论文《Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond》,里面总结了当前大语言模型(Large Language Models, LLMs)的主流的网络架构和技术特点,包括Encoder-Decoder和Decoder架构的区别等。最重要的是,它根据不同的LLM的特点以及任务,...
从理论角度强答一波: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,在同等参数量...