这是通过解耦的注意力方法(disentangled attention approach)实现的，分解了经典transformers中的注意力机制，...
1. 编码器-解码器结构：Decoder Only的模型通常采用编码器-解码器结构，其中编码器用于对输入文本进行编...
（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://arxiv.org/abs/2306.02982 demo 地址：https://speechtranslation.github.io/polyvoice/ 语音到语音翻译（S2ST）是一项...
综上所述,NoPE 对于长文本可能会存在位置分辨率不足、效率较低、注意力弥散等问题,所以即便是 Decoder-only 模型,我们仍需要给它补充上额外的位置编码(特别是相对位置编码),以完善上述种种不足之处。 当然,这些分析主要还是针对 Single-Head Attention 的,事实上哪怕每个 Head 的位置信息只有一个标量,但在 Multi...
使用pytorch实现一个decoder only模型 1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,...
Decoder-only Transformer是Transformer架构的一种变体,它仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构的设计灵感来源于人类语言生成的天然过程,即语言生成通常是一个顺序的、基于上下文的过程,这与Decoder-only Transformer的token-by-token生成方式高度契合。因此,Decoder-only Transformer在文本生成、对话系统等生成式任务中表现...
使用pytorch实现decoder only pytorch depthwise 深度学习导论(3)PyTorch基础 一. Tensor-Pytorch基础数据结构 二. Tensor索引及操作 1. Tensor索引类型 2. Tensor基础操作 3. 数值类型 4. 数值类型操作 三. Tensor与Numpy的互操作 1. 小案例 2. 序列化Tensor-torch方式...
二、训练效率与工程实现 1.Encoder-only 架构更统一,训练、推理速度都更快 在多轮对话或者长序列的时候,encoder基本不会使用casual attention,那么基于history context重新计算一遍开销是很大的;而decoder-only采用casual attention,之前的计算结果可以保留,只需要计算新的token。
几篇论文实现代码:《A decoder-only foundation model for time-series forecasting》(ICML 2024) GitHub: github.com/google-research/timesfm 《Generative Modeling With Phase Stochastic Bridges》(ICLR 2...
论文:You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models 地址:https://arxiv.org/pdf/2405.05254...组成: YOCO由自解码器(self-decoder)和交叉解码器(cross-decoder)组成,自解码器生成全局KV缓存,交叉解码器通过交叉注意力(cross-attention)重用这些缓存。