1. 概括性理解(实验理解) 1. 在同等参数的情况下,Only-Decode模型相对于Prefix-Decode训练效率更快,效果更好一些(实验结论)。 2. Only-Decode的编码和解码形式一样,训练和推理更为简单 3. 生成文本时具备更强的自回归能力,可以更好地捕捉上下文关系,提高生成文本的连贯性和一致性 2. 从数学的角度解释因果解码
第一，以学界共识为锚点，实证decoder-only架构的泛化优势。ICML22论文《What Language Model Architecture ...
“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。...
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...
在Encoder-Decoder架构中,Decoder负责将输入序列解码为输出序列。在传统的Encoder-Decoder架构中,编码器(Encoder)将输入序列映射到隐层表示,解码器(Decoder)基于这些表示来生成输出序列。而在Decoder-only架构中,解码器不仅需要生成输出序列,还需要通过自注意力机制等手段对输入序列进行编码和解码。为什么现在的LLM都采用...
为什么会有 Decoder-Only模型,而不统一使用 Encoder-Decoder 模式? 1、模型架构的任务适配性 Encoder-Decoder 模式 是为“输入-输出”强耦合的任务设计的,例如机器翻译、问答和摘要生成。 -输入(源语言文本)需要被 Encoder 充分理解。 -输出(目标语言文本)需要由 Decoder 基于 Encoder 的表示生成。
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...
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...
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...