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Transformer内存使用是YOCO的6.4倍,预填充延迟是YOCO的30.3倍,而YOCO的吞吐量提升到标准Transformer的9.6倍。
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 Transformer 内存使用是 YOC...
语言能力优势:通过自注意力机制等手段,Decoder-Only架构的LLM在语言能力上表现出色。它们能够更好地理解和生成自然语言文本,适用于各种文本生成任务,如对话生成、文本摘要等。 三、预训练效率与泛化能力 高效的预训练:在预训练阶段,Decoder-Only架构的LLM可以利用大规模的无监督文本数据进行训练,提高模型的泛化能力和性能。
综上所述,现在的大语言模型之所以采用Decoder-only架构,主要是因为这种架构具有减少计算资源需求、上下文信息捕捉、更好的可解释性和更好的泛化性能等优点。在面对大规模数据和复杂任务时,Decoder-only架构具有很大的优势。然而,不同的应用场景和任务可能需要不同的模型架构和技术方法。在未来的研究中,我们期待看到更多不...
1. 训练效率和工程实现上的优势:Decoder-only架构在训练效率和工程实现上具有优势。由于Decoder-only架构...
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Transformer内存使用是YOCO的6.4倍,预填充延迟是YOCO...
结论:LLM之所以主要都用Decoder-only架构,除了训练效率和工程实现上的优势外,在理论上是因为Encoder的...
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: ...
从效果上看,我认为目前这类decoder-only的模型是明显超过encoder-only模型的,它的优势在于它的效果跟泛化能力,而由于它的模型规模明显高了一个量级,所以它的劣势在于它的成本上。相比于之前的decoder-only跟text embeddingying的硬炒CP,当下我觉得decoder-only模型在text embedding任务上成功走出了自己的路子,已经翻身...
Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》都拼了老命证明Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势,但是它们遭人诟病的在于,这两篇论文的模型尺度都还不算大,以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的,所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM以及这个优势本身的缘由。