在encoder-decoder结构中,decoder负责将encoder编码得到的向量转化为输出序列。在大型模型中,decoder同样采用RNN、LSTM、GRU等结构,通过解码的过程将输入的向量表示转化为输出序列。在机器翻译任务中,decoder会逐步生成目标语言的翻译结果,而在语音识别任务中,decoder会生成对应的文本结果。 三、大型模型的优势 1. 更好的...
每个解码器层都有三个子层,掩蔽自注意力层(Masked Self-Attention)、Encoder-Decoder注意力层、逐位置的前馈神经网络。 同样,在每个子层后面都有残差连接(图中的虚线)和层归一化(LayerNorm)操作,二者合起来称为Add&Norm操作。 Decoder(解码器)架构
目前的Large LM的训练范式还是在大规模语料上做自监督学习,很显然zero-shot性能更好的 decoder-only架构才能更好的利用这些无标注的数据。 大模型使用decoder-only架构除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上因为Encoder的双向注意力会存在低秩的问题,这可能会削弱模型的表达能力。就生成任务而言,引入双向注意力并无...
Encoder-Decoder 从上面的图中我们可以看到Encoder-Decoder架构的模型有T5、GLM等,为了能够让更多的人看懂,我们就以清华大学的GLM为例来继续,GLM的全称基于自回归空白填充预训练框架(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling),这个框架的思路,结合BERT的思路,从输入文本中随机地空白出连续的...
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...
零样本(zero-shot)表现更强:Decoder-only模型能够在没有额外训练的情况下展现出色的泛化能力。 效率与参数更精简:通过深度编码器与浅层解码器的组合,它在保持性能的同时减少了不必要的复杂性。 兼容性广泛:无论是生成还是理解任务,它都能灵活适应,成为多任务处理的理想选择。 预训练与应...
Decoder-Only架构的大模型的代表有GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。这类模型采用预测下一个词进行训练,常见下游任务有文本生成、问答等,因此被称为ALM(Autoregressive Language Model)。 国内采用Decoder-Only架构研发的大模型有妙想金融大模型、XVERSE-13B大模型等。其中,妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业...
将编码空间中的向量和噪声向量输入到解码器(Decoder)中,解码器将其映射回原始的高维空间。 计算重构误差(Reconstruction Error),即原始数据和重构数据之间的差异。 计算隐藏变量的KL散度(Kullback-Leibler Divergence),即编码空间中的向量与生成模型中隐藏变量的分布之间的差异。
Encoder和Decoder都是由多个相同的层堆叠而成,每个层包含两个子层:一个多头自注意力层和一个全连接...
Decoder为主: 当任务主要关注生成新的输出序列时,可以选择以Decoder为主的模型。例如,在语言建模任务中...