这篇文章打算从decoder-only模型架构入手,对大模型的训练框架进行学习和实践。为啥选decoder-only,因为它火呀,引发大模型井喷式发展的ChatGPT用的就是这种架构,它在聊天和文本生成方面有着不可比拟的优势。既…
大模型结构 下面这张图是一个大模型的一个分布树,纵轴代表大模型的发布年份和大模型输入token数,这个图很有代表性,每一个分支代表不同的模型架构,今天以图中根系标注的三大类展开:Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only;我们分别来看一下这几个架构的特点和原理吧。Encoder...
其次，Decoder only结构比Encoder-Decoder结构更加简单，训练中Decoder only结构只需要一次前向传播，而Encod...
另一个是T5的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》都拼了老命证明Encoder-Decoder架构相比于Decoder-only的优势，但是它们遭人诟病的在于，这两篇论文的模型尺度都还不算大，以及多数的LLM确实都是在做Decoder-only的，所以这个优势能否延续到更大尺度的LLM以及...
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。
本文将深入探讨大语言模型的三大主要架构:Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder,帮助读者理解这些架构的基本原理及其在实际应用中的优势。 一、Decoder-Only架构 1.1 定义与特点 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、...
简洁性：相对于复杂的Encoder-Decoder结构，Decoder-only模型的结构更简单，这不仅降低了实现难度，也使得模型更容易理解和调试。自然语言生成：Decoder-only架构本质上是一个语言模型，非常适合于文本生成任务，例如摘要生成、对话响应生成等。并行化处理：虽然Decoder-only模型通常依赖于自回归的方式进行预测，但是在某些...
现代大型语言模型,如GPT-3、GPT-J、和GPT-Neo等,主要采用Decoder-only结构,这是由于几个关键原因: 并行计算:Decoder-only模型在训练时可以采用单向注意力机制,这意味着每个token只关注它之前的token。这种单向性使得模型可以在训练时更容易地并行处理数据,从而提高训练效率。
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...