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...
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...
西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 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。 在处理512K上下文长度时,标准Transfo...
Decoder-only结构可通过自注意力直接建模输入输出的复杂关系，无需额外编码器处理输入特征。
现代大型语言模型,如GPT-3、GPT-J、和GPT-Neo等,主要采用Decoder-only结构,这是由于几个关键原因: 并行计算:Decoder-only模型在训练时可以采用单向注意力机制,这意味着每个token只关注它之前的token。这种单向性使得模型可以在训练时更容易地并行处理数据,从而提高训练效率。
西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI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…
一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,其核心在于仅包含解码器部分。这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机器翻译等。Decoder-Only架构的代表模型包括GPT系列、LLaMA、OPT和BLOOM等。 1.2 工作原理 Decoder-Only架构通过解码器直接处理输入,并基于先前的输...
所谓的“decoder-only（仅解码器）”实际上意味着“自回归编码器-解码器”。“encoder only（仅编码器）” 实际上包含一个编码器和解码器（非自回归），而所谓的“encoder-decoder（编码器-解码器）”真实含义是”自回归编码器-解码器“—— Yann Lecun这个小节会简要介绍常见的不同的大模型的模型架构和用例。目...
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://...
尽管Decoder-only当前占据主流,未来可能出现以下趋势: 混合架构探索:如部分研究尝试在Decoder中引入双向注意力(如GLM),或动态切换编码-解码模式。 稀疏性与模块化:通过稀疏注意力或模块化设计,提升Decoder处理长文本的效率。 多模态扩展:Decoder-only结构可能适配多模态生成(如图文生成),需进一步验证其通用性。