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...
“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。...
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。
综上所述,Decoder-only架构以其模型复杂度低、上下文理解能力强、语言能力强和预训练效率高等优势成为当前LLM的主流选择。然而,在实际应用中我们仍需根据具体任务和数据特点选择合适的模型架构。随着技术的不断进步和研究的深入,相信未来会有更多优秀的LLM架构涌现出来为我们带来更多惊喜和便利。 希望本文能够为读者提供关...
Decoder-Only Transformer基本工作原理 关键组件详解 训练和优化策略 代表性模型分析 应用场景和实际效果 挑战与未来发展方向 本文是理解Decoder-Only Transformer架构的工作机制的一些零碎笔记。完整的原理、模块、公式解读,网上已经有大量的文章了。 引言 近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理...
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...
自回归生成特性：Decoder-Only架构天然具备自回归生成的特性，非常适合用于生成各种类型的文本内容。在生成...
微软打破Decoder-Only架构!大幅降低GPU内存需求 西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 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。
首先概述几种主要的架构：以BERT为代表的encoder-only、以T5和BART为代表的encoder-decoder、以GPT为代表...
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，逐步生成目标序列的预测结果。 2.Only-Encoder架构： -输入序列通过编码器（Encoder）进行编码，生成一个上下文...