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)。
Decoder-Only GPT系列 文本生成、机器翻译 生成能力强,擅长创造性写作 无法直接处理输入编码 Encoder-Only BERT系列 文本分类、情感分析 语义理解能力强,处理速度快 无法生成输出序列 Encoder-Decoder T5、盘古NLP 机器翻译、对话生成 能处理输入输出不一致的任务 模型复杂度高,计算资源消耗大 五、结语 大语言模型的三大...
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...
说了这么多,大家可能觉得说,这个就是很简单呢,使用了Transformer的编码器就是Encoder-only、解码器就是Decoder-only,其实从这结构的区分也可以看出来,本身就是这样的,我们学习这个的目的是一方面能够对不同结构的原理能够有一个简单的认知,最起码了解一下他们之间从结构上的区别和实现方式,我们后续会用到...
针对encoder-decoder、only-encoder、only-decoder三种架构,它们在推理过程中的不同步骤和方式如下: 1.Encoder-Decoder架构: -输入序列通过编码器(Encoder)进行编码,生成一个上下文向量或隐藏状态。 -上下文向量被传递给解码器(Decoder),并作为其初始状态。 -解码器根据上下文向量和已生成的部分输出,逐步生成目标...
在我看来,Encoder-Decoder架构和Decoder only架构的主要区别,在于它们的灵活性和专业性有所差别。Encoder...
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。原因1:过往研究证明...
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。
Encoder-Only架构的大模型有谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4等。其中,BERT是基于Encoder-Only架构的预训练语言模型。GLM4是智谱AI发布的第四代基座大语言模型,该模型在IFEval评测集上,在Prompt提示词跟随(中文)方面,GLM-4达到了GPT-4 88%的水平。
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...