1. Decoder-only 和 Encoder-Decoder 两种框架的对比 Decoder-only 模型带来了 3.9 个 BLEU 的显著改进，当用 U2S 代替声码器合成语音时，缩小了性能差距，证明了 U2S 后端的鲁棒性。2. 多任务训练 U-XLM 在涉及的多个任务（包括 S2ST、ASR、ST、MT 和 TTS）上都取得了可观的性能，验证了 Decoder-only ...
那就是使用Decoder-only进行MLM预测任务而不是自回归任务，但Decoder-only 的强项就是自回归生成任务。可...
Decoder-Only的大模型用于多模态Embedding 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 Encode...
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...
1. 路由分发模式 当用户输入一个查询时，该查询会被发送到控制中心，而控制中心则扮演着对输入进行分类...
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:有了解码器组件并由此而具有生成能力,再添加编码器组件不是更有帮助吗?
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...
文字版: https://fabulous-fuchsia-dd4.notion.site/LLM-Decoder-Only-2bfe9b5713cb4ed78078607998f18bef?pvs=4科技 计算机技术 Attention decoder Chatgpt LLama 面试 LLM _小问号_ 发消息 关注3256 Study 1/66 创建者:Garnet_Az_Ch 收藏 LLM面试_为什么常用Decoder Only结构 2.3万播放 非科班转大模型的...