而对于Decoder-only架构,Attention矩阵是一个下三角阵,注意力矩阵的行列式等于它对角线元素之积,由于softmax的存在,对角线必然都是正数,所以它的行列式必然是正数,即Decoder-only架构的Attention矩阵一定是满秩的,满秩意味着理论上有更强的表达能力。换句话说,Decoder-only架构的Attention矩阵在理论上具有更强的表...
打破Decoder-Only YOCO整体架构设计如下,分为自解码器(Self-Decoder)和交叉解码器(Cross-Decoder)两部分。具体来说,YOCO由L个块堆叠而成,其中前L/2层是自解码器,其余模块是交叉解码器。自解码器利用高效自注意力(efficient self-attention)机制来获取键值(KV)缓存:接收输入序列的嵌入表示,并使用高效自注...
Encoder-Only架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分,没有解码器。它主要适用于理解任务,如文本分类、情感分析等。代表模型是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),通过双向注意力机制捕捉丰富的上下文信息。 工作原理:Encoder-Only架构利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息。在BERT...
由于无需编码器先对整个输入序列进行编码,Decoder-only架构在训练和推理过程中速度更快,且内存占用更少。这一特点使得Decoder-only架构在处理大规模数据集时更加高效。 2. 泛化能力 实验表明,在无标注数据的zero-shot设置中,Decoder-only模型的表现优于Encoder-Decoder模型。随着模型参数量的增加,Decoder-only模型的泛化...
微软& 清华最新研究,打破 GPT 系列开创的 Decoder-Only 架构 ——提出 Decoder-Decoder 新型架构,名为 YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低 GPU 内存需求,且保留全局注意力能力。一张图来看 YOCO 和标准 Transformer 的比较。
GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列模型是最典型的 Decoder-only 网络的例子,今天来梳理下Decoder-only 网络和Encoder-Decoder(编码器-解码器)架构之间的区别,并澄清它们各自适用的任务。 编码器-解码器架构 编码器-解码器架构(如标准的 Transformer)由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
首先,像之前提到的,BERT这种encoder-only,因为它用masked language modeling预训练,不擅长做生成任务,做NLU一般也需要有监督的下游数据微调,所以它很自然出局,接下来主要讨论的是剩下的encoder-decoder和Prefix-LM为什么即使也能兼顾理解和生成,泛化性能也不错,却没有被大部分大模型工作采用。
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。
首先概述几种主要的架构:以BERT为代表的encoder-only、以T5和BART为代表的encoder-decoder、以GPT为代表...
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...