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...
如 GPTCache,或者使用常见的缓存数据库,如 Redis、Cassandra、Memcached 来运行自己的服务。在向混合服务...
一、要想使用Decoder-only 模型进行双向预测:那就是使用Decoder-only进行MLM预测任务而不是自回归任务,...
Encoder-Decoder与Decoder-Only模型各有其独特的优势和适用场景。在实际应用中,我们应根据具体任务的需求和限制选择合适的模型。对于序列到序列转换等复杂任务,Encoder-Decoder模型可能是更好的选择;而对于生成任务等场景,Decoder-Only模型则以其高效、灵活的特点脱颖而出。通过不断探索和优化这些模型,我们有望在自然语言...
基于此,字节跳动的研究者们提出了基于语音离散单元的语音到语音翻译(S2ST)框架 PolyVoice。PolyVoice 有两点突出贡献:(1)decoder-only:使用 decoder-only 框架实现直接的语音翻译,同时能够容纳多源的训练数据。(2)textless:构建了基于 units 的音频 LM 用于语音翻译,可以用于非书写语言。论文地址:https://...
也可以用一个形象的比喻来说,encoder的模型是在训练的时候一直在做完形填空,而decoder only的模型,在训练过程中,是一直在学习写作文。当大家学习的时间足够久,学习的次数足够多的时候,decoder only 这样一直在写作文的模型对文本的理解自然而然是更深的。 Decoder only 模型相当于是一直在做上限更高的学习任务,而...
我们不妨先想想用Encoder-Decoder或者Encoder-only架构能不能训练语言模型?如果不是按照标准的语言模型目标训练,而只是利用大规模未标注预料无监督学习,肯定是可以的,比如BERT就是Encoder-only架构的代表,Google T5[4]是Encoder-Decoder架构的代表。BERT输入为句对,学习目标有两个:Masked LM(随机遮盖句子中若干token让模...
1. Transformer架构已经成为深度学习领域的热点,特别是在大型语言模型(LLM)的设计中。2. LLM领域目前主要关注三种模型设计:encoder-only、encoder-decoder和decoder-only。BERT引领了encoder-only的风潮,但随着GPT3的推出,decoder-only和encoder-decoder的设计开始受到更多关注。3. GPT3的成功在于其强大的...
使用pytorch实现decoder only pytorch depthwise 深度学习导论(3)PyTorch基础 一. Tensor-Pytorch基础数据结构 二. Tensor索引及操作 1. Tensor索引类型 2. Tensor基础操作 3. 数值类型 4. 数值类型操作 三. Tensor与Numpy的互操作 1. 小案例 2. 序列化Tensor-torch方式...
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...