例如,YOCO模型可以使用1GB的GPU内存来处理128K token。而具有GQA的Transformer 65B大小模型,仅能支持1.6K token。也就是说,模型越大,YOCO可以节省更多。在预填充阶段,模型并行编码输入token。对于512K和1M长度的输入,Transformer分别需要大约180秒和300秒。Transformer的计算复杂度为O(N^2),处理长上下文需要大量...
YOCO 模型只缓存一层全局的键值对,因此与 Transformer 模型相比,它需要的内存约少了 L(指模型的层数)倍。 例如,YOCO 模型可以使用 1GB 的 GPU 内存来处理 128K token。而具有 GQA 的 Transformer 65B 大小模型,仅能支持 1.6K token。 也就是说,模型越大,YOCO 可以节省更多。 在预填充阶段,模型并行编码输入 ...
“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。...
YOCO模型只缓存一层全局的键值对,因此与Transformer模型相比,它需要的内存约少了L(指模型的层数)倍。 例如,YOCO模型可以使用1GB的GPU内存来处理128K token。而具有GQA的Transformer 65B大小模型,仅能支持1.6K token。 也就是说,模型越大,YOCO可以节省更多。 在预填充阶段,模型并行编码输入token。对于512K和1M长度的...
3 decoder-only 3.1 模型基底优化 3.2注意力机制优化 3.3 Pooling方式调整 3.4 训练数据优化 3.5 训练方式优化 4 encoder-only 5 讨论 参考文献 1 简介 在大概一年前的时候写过一篇text embedding的总结性文章语言模型之text embedding(思考篇),对当时出现的text embedding模型做了归纳跟讨论(无论是encoder-only还是...
Decoder-only架构指的是只有解码器部分而没有编码器部分的模型结构。与编码器-解码器架构不同,Decoder-only架构省略了编码器部分,将输入序列直接传递给解码器进行处理。由于省略了编码器的复杂性,Decoder-only架构可以大大减少模型的参数量和计算资源需求。Decoder-only架构的优点主要有以下几点: 减少计算资源需求:由于...
为什么大型的LLM模型都是使用decoder only模型框架,而不是同时使用编码器与解码器 1. 训练效率:使用decoder only模型框架可以减少模型的参数数量和计算复杂度,从而提高训练效率。同时,由于解码器只需要生成输出序列,而不需要对输入序列进行编码,因此可以更快地训练模型。
图2:具有解耦空间注意力和填充目标的DocLLM模型体系结构。左边:输入文档具有文本词元xi和边界框bi。一些...
GPT这样的decoder-only模型的zero-shot泛化能力很好,而BERT这样的encoder-only模型一般还需要少量的下游...
Decoder-only模型在大语言模型(LLM)中被广泛采用,主要原因在于其相较于其他架构具有几个显著的优点:无监督预训练:Decoder-only架构的一个重要特点是允许进行无监督预训练。这种能力使模型能够通过大量的未标注数据学习语言的统计模式和语义信息,从而提高了模型的语言理解和生成能力。效率与资源利用:同等参数量和推理...