现在的大型语言模型（LLM）大多采用Decoder only的架构，主要有以下技术原因：训练效率 参数数量和计算复杂度降低：Decoder only架构无需像Encoder-Decoder架构那样分别对输入和输出进行复杂的编码和解码操作，减少了模型的参数数量和计算复杂度，从而提高训练效率。在训练过程中，计算资源的需求相对较低，可以更快地完成训练...
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://...
4. 面向微调的分层缓存策略模式 我们将缓存策略和相关服务引入到大模型应用架构中，可以成功地解决成本、...
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，...
文本Embedding任务一般是采用Encoder-Only的Transformer结构,比如BERT类的,不过在大模型显示出比较好的能力之后,也有很多研究在尝试用Decoder-Only的Transformer做文本和多模态的Embedding。 LLM2Vec 像COLM 2024的《LLM2Vec: Large Language Models Are Secretly Powerful Text Encoders》就提出了类似的工作。
比较这些架构的用途,我们首先可以轻松排除 encoder-only 模型:它们通常使用 MLM 进行预训练,不一定有助于生成输出。 另一方面,decoder-only模型则非常合理:它们用于生成输出,并在下一个 token 预测任务上进行预训练,这正是大多数 LLM 的任务。 问题实际上归结为 decoder-only 与 encoder-decoder 架构:有了解码器组...
为什么大型的LLM模型都是使用decoder only模型框架,而不是同时使用编码器与解码器 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。
在自然语言处理(NLP)的广阔领域中,Encoder-Decoder和Decoder-Only模型作为两种重要的神经网络架构,各自扮演着不可或缺的角色。本文将从模型结构、应用场景及技术优势三个方面,对这两种模型进行深度解析。 一、模型结构差异 Encoder-Decoder模型: 结构概述:Encoder-Decoder模型由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder...
Decoder-only架构指的是只有解码器部分而没有编码器部分的模型结构。与编码器-解码器架构不同,Decoder-only架构省略了编码器部分,将输入序列直接传递给解码器进行处理。由于省略了编码器的复杂性,Decoder-only架构可以大大减少模型的参数量和计算资源需求。 Decoder-only架构的优点主要有以下几点: 减少计算资源需求:由于...
$康冠科技(SZ001308)$妙想金融大模型是东方财富重磅打造的金融行业大语言模型,使用Decoder-only 的 Transformer 网络结构,支持32K 的上下文长度,致力于满足各类金融场景下的需求。通过自建的数据治理和数据实验流程,结合效果预估算法、高效预训练框架、SFT、RLHF训练等技术,妙想金融大模型建立起自主研发的技术壁垒。目前...