Causal decoder-only原理是指在神经网络中仅使用解码器而不使用编码器进行因果推断的原理。具体来说,使用神经网络进行因果推断通常需要利用编码器提取数据的特征,并利用解码器预测结果。而causal decoder-only原理则是基于这样的假设:在给定因果关系的情况下,只需利用解码器进行推断,不需要利用编码器提取特征。 2. 如何...
Causal Decoder-Only技术的核心是解码器模型。解码器模型是一种基于注意力机制的神经网络模型,它可以将输入序列映射到输出序列。在Causal Decoder-Only技术中,解码器模型主要负责生成目标序列,而不需要使用编码器模型来处理输入序列。这种模型架构的设计使得Causal Decoder-Only技术在处理生成式任务时具有一定的优势。 2. ...
causal decoder-only的transformer模型结构 Causal decoder-only transformer是一种只包含解码器的transformer模型,其结构如下: 1.输入嵌入(Input Embedding):输入嵌入将输入序列中的每个词转换成固定长度的向量表示,这些向量在模型训练中会被调整,使得最终模型的输出尽可能接近标准答案。对于自然语言处理任务,通常会使用预...
Prefix Decoder 定义:Prefix Decoder,也称为非因果解码器,属于Decoder only结构。输入部分使用双向注意力,输出部分使用单向注意力。在生成新的输出时,会考虑到所有之前生成的输出。 特点:Prefix Decoder在处理输入序列时,模型可以同时考虑序列中的所有词。生成输出时会考虑整个输入序列,而不仅仅是之前的输出。这使得它在...
causal decoder-only技术原理-回复 Causal decoding is an advanced technology that has gained significant prominence in recent years. This technology, often referred to as causal decoder-only or simply decoder-only, entails using deep neural networks to generatetext based on a given input prompt or ...
attention这个词比较多，比较少说causal transformer，叫auto-regressive transformer或者decoder-only更多。
本文将围绕Causal Decoder、Prefix Decoder以及Encoder-Decoder三种架构展开详细讨论,帮助读者理解它们在文本处理任务中的应用与差异。 一、Causal Decoder(因果解码器) 定义与特点: Causal Decoder,即因果解码器,是一种自回归模型,广泛应用于文本生成任务中。其核心特点在于生成文本时,每个token(词或字符)的生成仅依赖于...
“Causal mask”或“因果mask”之所以被称为“因果”的，是因为它在模型的自注意力计算中引入了因果关系...
Causal LM只涉及到Encoder-Decoder中的Decoder部分,采用Auto Regressive模式,直白地说,就是根据历史的token来预测下一个token,也是在Attention Mask这里做的手脚。 参照着Prefix LM,可以看下Causal LM的Attention Mask机制(左)及流转过程(右)。 Causal LM的Attention Mask机制(左)及流转过程(右) ...
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模... 2a344bc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716394849&x-signature=RfQ...