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...
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,并基于先前的输出预测下一个词。这种机制使得模型能够...
“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。目前比较常见的是将其分类为：encoder-only, decoder-only以及encoder-decoder。...
Decoder-Only架构并不是没有信息压缩模型,其信息压缩模型 Q 就是Decoder自身。因此不论是在预训练任务层面以及条件信息的压缩层面相比其他架构GAP都比较小。 但是,Decoder-Only架构的训练任务并不是完全没有GAP,为了使Transformer能够并行训练,大多数Decoder-Only模型预训练时都采用了Teacher Forcing的模式,即训练时,用la...
Decoder-only 现在最热门就是这个架构了,解码器结构,当家的应该也是目前整个大模型领域的领头羊:GPT,作为大模型领域当之无愧的领头羊,很多人对他的原理应该都了解一点,在这里我们就挑重点了,毕竟我们的终极目的是为了探讨他们是不是智能的,写到现在我都有点忘记这个终极目的了,快变成一篇技术科普了,当然也是要让...
Decoder-Only 的 Transformer 架构（也称为单解码器Transformer或纯解码器Transformer）在自然语言处理（NLP）领域中逐渐流行起来，尤其是在生成式任务中。这种架构相比传统的Encoder-Decoder Transformer架构有一些独特的优势。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...
这种架构为人工智能引入了类似于人类记忆的元素，允许模型回忆并基于过去的交互进行学习，从而产生更细腻的...
Decoder-Only Transformer架构源于2017年提出的原始Transformer模型[1],但通过去除编码器部分,专注于解码过程,实现了更高效的训练和推理。这种架构在大规模预训练和下游任务适应方面表现出色,成为了当前LLMs的主流选择。 本文旨在了解Decoder-Only Transformer架构,探讨其工作原理、核心组件、应用案例以及未来发展方向。我们将...
Decoder-only架构是一种神经网络模型结构，特别适用于自然语言处理（NLP）任务。与常见的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构不同的是，Decoder-only架构只包含解码器部分。这种架构的代表例子包括OpenAI的GPT系列模型。在Transformer模型中，编码器和解码器各有特定的功能：编码器负责捕捉输入序列的信息，而解码器则根据...
Encoder-Only 架构,也被称为单向架构,仅包含编码器部分。它主要适用于不需要生成序列的任务,只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景,如文本分类、情感分析等。这种架构的代表是 BERT 相关的模型,例如 BERT、RoBERT 和 ALBERT 等。 Encoder-Only 架构的核心思想是利用神经网络对输入文本进行编码,提取其特征和语义信...