以下是Decoder-Only Transformer的主要优势：1. 简化模型结构- 减少复杂性：Decoder-Only架构去掉了编码器部分，使得模型结构更加简单，减少了模型的复杂性。- 易于实现：简化后的模型更容易实现和调试，减少了训练和推理过程中的潜在问题。2. 提高生成效率- 并行生成：在生成任务中，Decoder-Only模型可以更高效地进行并...
相较于Encoder-Decoder架构,Decoder-only架构在计算效率和内存占用上具有显著优势。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...
在深度学习和人工智能的广阔领域中,Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构,它们各自在处理不同类型的数据和任务时展现出独特的优势。本文将深入探讨这三种架构的基本原理、应用场景以及它们之间的区别。 一、Decoder-Only架构 定义与应用:Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器...
相关研究显示,decoder-only 结构在多语言处理中表现不俗。这种结构在处理实时数据时具有明显的优势。对于大规模文本数据,decoder-only 结构能够高效处理。它在语音识别后的文本中发挥了关键作用。Decoder-only 结构为个性化服务提供了有力支持。 该结构能够快速响应输入,提高系统的实时性。在智能客服领域,它有效地提升了...
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...
使用Decoder-only架构的一个显著优势是简化了训练过程和推理流程。相比Encoder-Decoder架构，Decoder-only的...
隐式位置编码与外推优势：Decoder-Only 将输入输出视为单一连续序列，仅依赖相对位置关系，无需显式对齐...
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。
所以,笔者作出的回答是: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 的双向注意力会存在低秩问题,这可能会削弱模型表达能力,就生成任务而言,引入双向注意力并无实质好处。而 Encoder-Decoder 架构之所以能够在某些场景下表现更好,大概只是因为它多了一倍参数。所以...
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...